以采煤工作面运输皮带上的结构光检测算法为例,介绍基于海思Hi3516A嵌入式平台的视频分析算法的实现与优化方案。实验结果表明,基于PC实现的结构光检测算法移植到海思平台上,经过有针对性地优化,检测一帧高清视频所需时间从1000多ms减少到少于500ms,提高了1倍多,为实现嵌入式平台上利用结构光中心线形变特征进行物体特征识别提供了有力的前提条件。 图像的阈值化采用ＨＩ＿ＭＰＩ＿ＩＶＥ＿Ｔｈｒｅｓｈ算子等。３实验结果为了更好地观察算法实现与优化的效果，本文采用１２８０×９６０分辨率的视频作为输入源，在海思Ｈｉ３５１６Ａ平台上进行测试。３．本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name１算法的实现与优化-数控滚圆机滚弧机钢管滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机算法实现结果皮带撕裂算法检测结果图１所示。算法在运行中，使用蓝色矩形框实时标出皮带撕裂的位置。图１皮带撕裂检测结果图３．２算法优化结果表１为算法从ＰＣ移植到嵌入式平台后，代码级、硬件级优化前与优化后的算法处理时间对比。通过上表数据可以看出，经过代码级优化和硬件级优化，算法处理一帧高清视频帧的时间提高了将近１倍。表１嵌入式平台上算法优化前后处理时间对比表帧号优化前算法处理时间／ｍｓ优化后算法处理时间／ｍｓ帧号优化前算法处理时间／ｍｓ优化后算法处理时间／ｍｓ结语本文从算法的原理、算法设计与实现、算法移植与优化几个方面，结合一个高清的煤矿工作面现场皮带视频阐述了基于嵌入式平台的视频分析类算法的开发过程。实验数据表明，经过优化后算法对高清视频的处理速度仍然无法达到２５ｆｐｓ。下一步工作需要结合实际应用的精度与速度要求，对算法进行更深层次的优化，并结合选择合算法的实现与优化-数控滚圆机滚弧机钢管滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name