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嵌入式图像识别系统设计及其应用随着科技的不断进步，图像识别技术已经成为了当今一个非常热门的研究领域，嵌入式图像识别系统也越来越受到了人们的重视。
本文将针对嵌入式图像识别系统的设计及其应用进行探讨，分别从硬件、软件和应用三个方面进行剖析。
一、硬件设计嵌入式图像识别系统的硬件设计主要涉及到图像获取、图像处理和图像输出三个方面。
在图像获取方面，人们可以选择使用像素高的摄像头，以增强对目标图像的分辨率。
同时，研究人员也可以使用一些拍摄方式来增强图像清晰度，如镜头焦距、曝光等。
在图像处理方面，人们可以选择使用一些广泛应用的图像处理算法，如图像滤波、二值化、边缘检测等。
在图像输出方面，可以将结果显示在屏幕上，或通过实时视频传输的方式传输到远程设备上。
而除此之外，嵌入式图像识别系统的硬件设计还需要考虑一些其他因素。
例如，在系统设计时需要考虑功耗限制，因为在许多应用场景中，嵌入式系统需要长时间运行，因此需要设计和选择低功耗的组件。
此外，还需要考虑物理尺寸限制，因为嵌入式系统需要更小更轻便，以适应各种不同的应用场景。
二、软件设计嵌入式图像识别系统的软件设计方面，主要包括应用软件和底层软件两个方向。
利用应用软件可以驱动拍摄设备、图像处理以及建立数据库等。
图像处理是嵌入式图像识别系统的重要组成部分，且重要程度远远高于其他硬件组成。
为了加快图像处理速度，常用的处理器比如ARM Cortex-A8等结合浮点处理单元都可以用于嵌入式图像处理。
底层软件则需要进行通信控制以及驱动板卡组件。
在应用程序的设计过程中，人们可以使用Tensorflow、OpenCV等流行的框架，以简化嵌入式图像识别应用的开发流程，并且可以提升算法的准确性和处理速度。
嵌入式图像识别系统的软件设计需要考虑到缓存、内存、存储、处理器性能等因素，因为这些因素可以影响系统的性能和能耗。
对于处理速度要求高的应用场景端，应考虑使用先进的处理器技术，如多核CPU架构以及GPU架构。
基于DSP+FPGA的嵌入式图像处理系统的发展的论文基于DSP+FPGA的嵌入式图像处理系统的发展的论文引言伴随着图像处理技术的快速发展，图像处理系统的性能需求也在不断提高，特别是在实时性上的要求。
基于PC或者工作站的图像处理系统，常常不是一个可行的选择，原因如下：应用对处理时间要求苛刻；CCD摄像机数据量太大。
另外，这类系统的资源有效利用率较低，体积大而笨重，功耗高，不适合便携式应用场合。
DSP是一种基于指令和代码的流水线处理器，具有强大的数据处理能力和较高的运行速度，采用C/C++或者线性汇编语言编程，可以支持复杂的算法处理，而FPGA则属于真正的并行架构，不同的处理操作无需竞争相同的资源，每个处理任务都可以不受其他逻辑块的影响自主运行，因此FPGA具有强大的并行处理能力，其现场可编程的属性也带来了更大的`灵活性，但是，FPGA不擅长复杂的算法处理和逻辑控制。
本文基于DSP+FPGA架构构建了一个嵌入式图像处理系统，使得DSP和FPGA可以发挥各自的特长，协同处理，与单独采用DSP 或FPGA的系统相比，本系统具有更强大的数据处理能力，且更灵活、更通用。
1.系统架构本系统采用DSP+FPGA架构，原理方框图如图1所示，其中DSP 芯片采用TI公司单核最高性能的TMS320C6455（简称C6455）芯片作为核心处理器，负责完成视频图像的复杂算法处理，FPGA芯片采用Altera公司的Cyclone Ⅲ系列芯片EP3C55，FPGA作为DSP的协处理器，负责完成图像的采集、显示和传输等辅助功能，使得DSP可以专注于算法处理。
DSP和FPGA之间通过32位EMIF接口实现了高速同步无缝互联，由图1可知，本系统的动态存储器均采用DDR2 SDRAM，其中C6455所带2片DDR2存储器用来存储图像和算法数据，为C6455处理大数据量、复杂算法提供了保证。
FPGA所带2片DDR2存储器用来存储捕捉的Camera图像数据，以便VGA显示和DSP读取。
