概要

Uncanny Vision社(本社:インド)が開発したARM NEON搭載プロセッサ向けの高速なコンピュータビジョン向けライブラリです。

ハードウェアの変更は一切不要で、現在使用している関数群を本ライブラリに含まれる関数群に置き換えるだけで、システムの高速化が見込めます。


特長

  • コンピュータビジョンの超高速C言語関数群
  • ARM NEONに最適化(ARM NEON搭載のARM Cortex-A8/A9/A15/A7/A5コア搭載プロセッサ向け)
  • OpenCV等の非最適化コードに比べ、2倍から20倍のパフォーマンス向上
  • 70種類以上の関数(さらに開発中)
  • Android、Linux、iOS、eT-Kernel、QNX、Integrityに対応済み
  • 無償の評価版の提供可

適用分野

  • ADAS(先進運転支援システム)
  • マシンビジョン
  • 監視カメラ
  • ゲーム
  • AR(拡張現実)
  • ジェスチャー認識
  • カメラベースのスマートフォンアプリ、ウェアラブルコンピューティング
  • ロボット
 など、様々な組込みコンピュータビジョンシステム


最適化の仕組み

  • ARM NEONの有効活用
  • 浮動小数点から固定小数点への書き換え
  • データの縮小化
  • ルックアップテーブルの使用
  • データ転送の省略化
  • データの再利用
  • 積分画像(Integral Image)の使用
  • アルゴリズムレベルでの最適化
  • キャッシュの有効活用
  • 固定小数点での演算

ベンチマークの一部

アルゴリズムスループット
(メガピクセル/秒)
OpenCV等の非最適化
コードとの速度比
Canny Edge detection
25
3倍
ORB(1500 key points)
3.7
5倍
Convolution filter 5x5
96
22倍
Dilate / Erosion1536.5倍
Integral Image filter962.4倍
Harris Corner Detection15.76.5倍
Fast9 Key point detection242倍
Face detection(LBP cascade)-3.5倍
Connected Components(Image Dependent)
1.7倍
Pedestrian detection using HOG1.7
(on ARM Cortex-A15)
9倍
※ARM Cortex-A9 1GHzで測定。(HOGのみARM Cortex-A15 800MHz)



自動車向けシステムでの使用例

  • Pedestrian Detection
  • Object Dtection using HOG and LBP cascade detectors
  • Forward Collision Warning
  • Stereo Disparity based Warning system
  • Lane Departure Warning
  • Car Reverse Warning
  • Surround View Systems
  • Blindspot detection


アルゴリズム例

Pedestrian Detection Car Detection

Stereo Disparity

Lane Detection

Face Detection


アルゴリズムリスト

Array Operation Function
Division 16-bit input image
Image absolute difference

Algorithms - High Level
Stereo Disparity 
Pedestrian detection using HOG
Face Detection using LBP
Lane departure
Vehicle Detection
ORB
Lucas Kanade optical flow
Background substraction
Tamper Detection
Stereo Disparity Post Processing
Dense Optical Flow
Face Post Estimation

Algorithms - Mid Level
Hough line detection
Lens Distortion Correction
Perspective transform
Connected Components
Integral Image
 Non-Maximal Suppression
Kmeans clustering, based image segmentation
Harris Corner detection
Canny edge detection
Fast9 and Fast 12 corner detection
Homography estimation

Algorithms - Low Level
Hough line detection
Convolution kernels for different data types
Morphological operations - erosion, dilation
Image resizing
Histogram
Pyramid - Averaging, Gaussian
Array Multiplication
Sobel edge detection
Color conversion - RGB2YUV, RGB2HSV, RGB2LAB
Flip, Transpose
Table Lookup
Rotation - 90, 180, 270


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