Vision HDL Toolbox proporciona algoritmos de transmisión de datos de píxel para diseñar e implementar sistemas de visión en FPGA y ASIC. Establece un marco de diseño que respalda una variedad de tipos de interfaces, así como tamaños y tasas de fotogramas. Los algoritmos de procesamiento de imágenes, vídeo y visión artificial de esta toolbox utilizan una arquitectura adecuada a las implementaciones de HDL.
Están diseñados para generar código legible y sintetizable en VHDL® y Verilog® con HDL Coder. El código HDL generado está probado en FPGA para tamaños de fotogramas de hasta 8k de resolución y para vídeos de tasa alta de fotogramas (HFR).
Las prestaciones de esta toolbox están disponibles como funciones de MATLAB, System objects y bloques de Simulink.
Aplicaciones de referencia
Las aplicaciones de referencia constituyen la base para diseñar, simular y desplegar aplicaciones de visión artificial en dispositivos FPGA, ASIC y SoC.
Aspectos destacados
Use bloques de algoritmos de visión optimizados para HDL
Seleccione entre diversos System objects y bloques de librería optimizados para hardware basados en transmisión de datos de píxel para modelar algoritmos de procesamiento de imágenes y visión que requieren una alta carga computacional. Implemente los modelos en FPGA, ASIC y SoC.
Cree diseños de transmisión de datos de píxel
Procese vídeos en resolución 4k y 8k, y gestione datos de transmisión de entrada con señales integradas de control de píxeles, ventanas de región de interés (ROI) y buffers de línea. Diseñe y simule implementaciones de arquitectura de hardware eficientes utilizando algoritmos de procesamiento de visión en transmisión de uno o múltiples píxeles (2, 4 u 8 píxeles por ciclo).
Iníciese rápidamente con aplicaciones de visión de referencia
Utilice y modifique subsistemas de referencia prediseñados y probados en hardware para implementar de forma eficiente aplicaciones de visión artificial tales como conducción autónoma, detección de objetos y procesamiento de imágenes de cámara.
Modele interfaces de memoria externa
Utilice plantillas de Simulink para modelar una interfaz de memoria externa para AXI y un buffer de fotogramas para un diseño de transmisión de datos de píxel. Modele el acceso a la memoria desde un procesador como parte del codiseño de hardware y software, y despliegue puertos del subsistema en interfaces de memoria física utilizando las prestaciones de SoC Blockset.
Integración de Deep Learning en el diseño de FPGA basado en visión
Despliegue una red de Deep Learning YOLO v2 con los diseños de referencia de paquetes de soporte predefinidos en hardware basado en Zynq. Utilice una entrada capturada o de una cámara en vivo para aplicaciones de visión de detección de objetos.
Cree un prototipo y verifíquelo en FPGA y SoC
Cree un diseño prototipo con entrada de vídeo en vivo utilizando Support Package for AMD Zynq-Based Hardware y plantillas de modelos. Genere código VHDL y Verilog sintetizable independiente de la plataforma con HDL Coder para plataformas FPGA o SoC admitidas. Utilice HDL Verifier para probar y depurar diseños de hardware de visión.
Recursos del producto:
“MATLAB y Simulink redujeron a la mitad el tiempo de desarrollo requerido. Estas herramientas nos permiten responder más fácilmente a los requisitos de nuestros clientes OEM mediante el diseño de funciones personalizadas".
Preguntas frecuentes sobre Vision HDL Toolbox
Vision HDL Toolbox proporciona algoritmos de streaming de píxeles para diseñar e implementar sistemas de procesamiento de imágenes, vídeo y computer vision en FPGAs y ASICs.
Vision HDL Toolbox admite FPGAs, ASICs y SoCs, con código generado y probado en FPGA para tamaños de fotograma de hasta resolución 8K y vídeo con alta tasa de fotogramas.
Utilice HDL Coder para generar código VHDL y Verilog legible y sintetizable a partir de las funciones de MATLAB, los System objects o los bloques de Simulink del Vision HDL Toolbox.
Vision HDL Toolbox puede procesar vídeos 4K y 8K mediante streaming de píxeles con señales de control de píxeles integradas, ventanas ROI y buffers de línea.
Sí. Admite transmisión de un solo píxel o multipíxel con 2, 4 u 8 píxeles por ciclo para implementaciones eficientes de arquitectura de hardware.
Vision HDL Toolbox incluye algoritmos optimizados para hardware para tareas de procesamiento de imágenes, gestión de vídeo y computer vision, como detección de bordes, detección de esquinas, ecualización de histograma y detección de objetos, incluido YOLO v2.
Sí. Puede construir prototipos con entrada de vídeo en vivo utilizando AMD Zynq Hardware Support Package y plantillas de modelos.
Vision HDL Toolbox admite desplegar redes deep learning YOLO v2 mediante diseños de referencia preconstruidos en hardware basado en Zynq, con entrada de cámara capturada o en vivo, para aplicaciones de detección de objetos.
