16、汽车视觉系统的架构与特征点检测匹配硬件加速技术

汽车视觉系统的架构与特征点检测匹配硬件加速技术

1. 汽车视觉系统架构

1.1 架构模块与数据路径

在汽车视觉系统中，存在 1D 模块以及来自外部 CPU 的 0D 顺序访问。所提出架构的数据路径展示了其独特的设计。1D 和 2D SIMD 模块都能执行两阶段流水线操作，而求和逻辑则具备三阶段流水线路径。共享内存由 16×16 个存储单元组成，每个单元可存储 4 Kbits 数据，并且能够一次性进行 8 位访问。

2D 模块的每个处理单元（PE）由 8 位通用寄存器、1 位标志寄存器、加法器、减法器、1 位移位器和按位逻辑运算单元构成。1D 模块的每个 PE 则拥有 16 位寄存器、加法器、减法器、乘法器和按位逻辑运算单元。每个求和单元通过树状结构的加法器实现。

1.2 类脑架构的探索

计算机视觉在传统计算领域一直是颇具挑战的难题，然而生物系统如人类大脑却能展现出卓越的识别能力，不仅识别准确率高、速度快，而且功耗极低。基于此观察，一些研究开始致力于模仿人类大脑的工作方式。

人类大脑的视觉皮层系统由神经元组成，神经元包括细胞体、树突和轴突。神经元之间通过突触相互连接，突触是树突和轴突末梢之间的微小间隙。大脑中的视觉识别涉及背侧流和腹侧流两个部分，背侧流与运动、物体位置和眼睛控制相关，腹侧流则与物体识别和表征有关。

有研究提出了一种受大脑启发的架构——数字神经突触核心，它能够实现实时响应、低功耗和紧凑的芯片尺寸。该芯片包含 256 个积分发放神经元、1024 个轴突以及一个 1024×256 的 SRAM 交叉开关存储器用于连接神经元，同时在神经元参数、轴突类型和突触状态方面具有灵活的配置能力。此