我所看到的视频采集前端vfe和camera,decode等交互的驱动架构

本文探讨了不同处理器平台上的视频采集前端驱动架构,包括TI的DM64xx、DM3730及全志A31等。这些架构虽基于V4L2的基本控制命令,但在实现方式上有所不同,如master和slave驱动架构、直接操作硬件驱动模块提供的控制函数等。文章还分析了这些架构的特点及其对移植性的影响。

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到目前为止接触的处理器也多了,比较深入的驱动主要是视频采集前端,包括TI的DM64xx,DM3730,全志的A31等。发现所其所采用的框架基本不一样。

当然典型的camera如ov系列,decode如tvp系列等都是作为一个i2c_client存在的,这个驱动的架构大致都类似。

在这里姑且将采集前端称为vpfe:

1.如dm3730的内核2.6.32版本中,其采用master和slave的驱动架构,来进行attrach操作的。这就使得vpfe和camera的架构需要以v4l2_int_device_register()的架构来进行关联,使得程序不得不模板化。

 

2.如dm6446,我所看的vpfe是直接通过操作tvp5146驱动模块的提供一个专门的导出控制函数,这样看上去高效,但是可移植性就差了很多。

 

3.在全知A31里面看到的是以sub_device存在,v4l2_i2c_new_subdev_board这个函数来完成,vpfe将这个sub_device和camera i2c_client进行关联,故在这端就以调用v4l2_subdev_call的形式去调用camera提供的op接口,而这个接口使得编程也一样模块块。但移植性争强。

 

但是无论何种模式,都是基于V4L2的基本控制命令来完成的,操作的都是一个video_device而已,只是下面的分支操作所采用的流和控制camera的技术,是由vpfe的架构决定的。

 

 

### Android 设备上相机 VFE 溢出解决方案 #### 一、理解 VFE 概念及其工作原理 VFEVideo Front End)是图像信号处理管道的一部分,在高通平台中负责预处理来自传感器的数据。当帧率过高或数据量超出硬件处理能力时,可能会发生溢出现象[^4]。 #### 二、诊断 VFE 溢出原因 为了有效解决问题,首先要定位具体成因: - **配置文件检查** - 审查 `/vendor/etc/camera/camxoverridesettings.txt` 中的相关设置项,确认是否存在不合理参数配置导致负载过重的情况[^3]。 - **日志分析** - 收集并解析 `sensor`, `stats`, `imglib`, `pproc`, `iface`, `isp` 这些守护进程的日志信息,寻找异常提示或错误报告[^5]。 ```bash logcat -b all | grep "sensor\|stats\|imglib\|pproc\|iface\|isp" ``` #### 三、优化措施实施 针对发现的问题采取相应调整策略: - **降低分辨率/帧速率** - 如果应用程序允许的话,适当减少视频录制分辨率或者限制最大帧数可以减轻VFE负担。 - **调节像素时钟频率** - 修改 `op_pixel_clk` 参数来平衡性能与功耗之间的关系,防止因为时钟速度设定不当而引发瓶颈效应。 - **更新固件版本** - 确认所使用的摄像头模块是否有可用的新版驱动程序可供升级,新版本通常会包含对已知问题的修正以及性能改进[^1]。 - **增强散热设计** - 对于长时间高强度运行场景下容易发热引起降频影响效率的情形,则需考虑改善设备内部结构加强通风效果以维持稳定运作状态。 通过上述方法能够有效地缓解乃至彻底消除Android设备上的Camera组件由于VFE资源紧张而导致的功能失效状况。
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