今天小编要和大家分享的是嵌入式技术相关信息，接下来我将从如何将eFPGA应用于嵌入式视觉系统中，机器人3d视觉引导解决方案这几个方面来介绍。
嵌入式技术相关技术文章如何将eFPGA应用于嵌入式视觉系统中
（文章来源：国际工业自动化网）
带有多个高分辨率摄像头的嵌入式360°视域视觉系统已经进入了各种应用中，如汽车传感器融合、视频监控、目标检测、运动分析等。在此类系统中，多个实时摄像机的视频流(最多6个) 被汇聚在一起逐帧处理，进行失真和其他图像伪影校正，调整曝光和白平衡，然后动态拼接成一个360°全景视图，以4K清晰度和60 fps帧频输出，最终投影到一个球形坐标空间上。
目前用于此类应用的高分辨率鱼眼相机镜头通常具有一个广角视域(FOV)。环视相机系统最大的瓶颈之一是： 实时到或从外部存储器存储/读取和访问多路摄像机输入数据，然后将其作为一个单一帧进行处理。硬件需要在一帧延迟内，在输入摄像机传入的原始传感器数据和拼接输出视频之间完成处理运行。
高性能计算平台一直朝着与CPU一起协同使用FPGA的方向发展，以便为实时图像处理任务提供专门的硬件加速。 这种配置使得CPU能专注于特别复杂的算法，其中它们可以快速切换线程和上下文，并将重复性任务分配给一个FPGA，以充当可配置的硬件加速器/协处理器/卸载引擎。 即使将FPGA和CPU作为分立器件使用，系统也可以提高整体效率，因为这些技术不会发生冲突，而是像将手套戴在手上一样来配合在一起。
例如，从鱼眼镜头获得的图像遭受严重失真之苦，因而基于多个相机视频生成的拼接操作是高度计算密集型的任务，其原因为它是点像素操作。这种拼接需要大量的实时图像处理和高度并行化的架构。但是，这种下一代的应用超过了FPGA可不断接续实现的性能，主要是由于芯片吞吐数据的延迟。这反过来会影响整个系统的整体延迟、吞吐速度和性能。
在一个SoC中加入可与CPU一起嵌入的eFPGA半导体知识产权(IP)。与一个独立的FPGA芯片加CPU解决方案相比，嵌入式FPGA阵列结构具有独特的优势，主要优势在于性能更强。一个eFPGA可通过一个宽的并行接口直接连接到ASIC(无I/O缓冲器)上，提供显著提高的吞吐量，以及以个位数时钟周期来计数的延迟。低延迟是复杂的图像实时处理过程的关键，例如纠正鱼眼镜头的失真这样的处理。
