13412598543
技術文章
在智能化技術快速發展當下，圖像數據的采集與處理逐漸成為自動駕駛、工業等領域的一項關鍵技術。高質量的圖像數據采集與算法集成測試都是確保系統性能和可靠性的關鍵。隨著技術的不斷進步，對于圖像數據的采集、處理和分析的需求日益增長，這不僅要求我們擁有高性能的相機硬件，還要求我們能夠高效地集成和測試各種算法。
我們探索了一種多源相機數據采集與算法集成測試方案，能夠滿足不同應用場景下對圖像采集和算法測試的多樣化需求，確保數據的準確性和算法的有效性。
相機一般由鏡頭(Lens)，圖像傳感器(Image Sensor)，圖像信號處理器(Image Signal Processor, ISP)，接口組成。
圖 1 相機基本結構
（1）鏡頭：用于聚焦光線，將視野中的物體投射到成像介質表面，鏡頭的光圈決定了進光量的大小，FOV（Field-of-View）決定了視野范圍的寬度。
（2）圖像傳感器：負責將光子轉化為電信號，Sensor上的像素數量越多，清晰度就越高。像素的尺寸越大，感光能力就越好。
（3）ISP：負責將傳感器捕捉到的原始數據轉換為高質量的數字圖像，包括完成去馬賽克，白平衡，色彩校正等功能。
（4）接口：是相機與外部設備（如計算機）之間信息交流的通道，包括完成數據傳輸、供電和控制信號輸出等。
在實際應用中，常見的相機有USB接口相機，以太網接口相機和車載Fakra相機等。每種相機都有其特點和應用場景。比如，USB免驅相機具備其即插即用和便攜性的特點，以太網接口相機則以具備高幀率和網絡連接能力，車載相機具備高穩定性和長距離傳輸的能力。
由于不同的應用場景對圖像采集與算法測試的要求各異，例如自動駕駛、工業檢測、交通監控等，它們對圖像的分辨率、幀率、傳輸距離和算法部署效果等有著不同的需求。因此，需要不同類型的相機來滿足這些多樣化的數據采集與算法測試需求。
多源相機的數據采集與算法測試，需要根據實際應用情況對各種相機進行不同的參數（比如分辨率，幀率）等配置，并根據不同來源數據有效結合算法部分進行測試。
在實際運用過程中，可以了解到每種相機都對應有自己的SDK包，比如USB免驅相機V4L2 API。但常常常會遇到一些問題，比如如何有效集成每種相機，采集數據與實時可視化？每種相機的多個設備又如何快速同時驅動采集？在車端應用場景中，如何對不同類型相機打上有效的時間戳？
針對這些難題，我們推出一種多源相機數據采集與算法集成測試方案。結合康謀的BRICKplus/BRICK2硬件采集平臺與ADTF軟件框架，可以快速集成多源相機并實現數據采集與算法測試。
圖 2 BRICKplus/BRICK2
圖 3 ADTF軟件
軟件方面，采用模塊化的插件設計模式，集成了USB免驅相機，工業面陣相機和iDS以太網相機等SDK。對算法組件進行接口封裝和測試結果輸出。
圖4 軟件框架
對于不同類型的傳感器，其數據采集流程大體包括打開設備、設置相機參數和格式、申請內存緩沖區、驅動視頻流和圖像循環采集等步驟。通過模塊化的設計理念，將每種相機的采集流程都映射成一個組件，可以有效的對其進行各種參數配置。此外，在與可視化組件和存儲組件進行數據連接，最終可實現多相機的快速集成與可視化采集。
圖5 相機采集工程
圖6 相機采集工程運行
在軟件界面右側Streaming Source Details那欄中，可以點擊Help，可以快速查看Usb Camera Capture組件的使用手冊，包括環境準備，組件信息以及工程案例搭建使用。
圖7 組件使用手冊
比如，在MV Camera Capture組件的Properties欄中可以查看到組件配置的屬性。可以設置相機的掛載結點，曝光時間，幀率以及圖像采集模式。其中圖像采集模式分為采集模式和灰度模式，MONO8為灰度圖像，RGB8為彩色圖像。
圖8 2路相機采集工程
圖9 2路相機采集工程運行
通過相機采集的數據與算法組件結合，可以進行算法的測試。比如，通過集成Usb Camera Capture組件、Face Detection組件、Qt5 Video Display組件和Qt5 Meida Description Display，可以快速實現一路相機采集與算法測試工程。
圖10 人臉識別算法工程
圖11 人臉識別算法工程運行
多源相機數據采集與算法集成測試方案提供了一種高效、靈活的解決方案。通過康謀的BRICKplus/BRICK2硬件采集平臺與ADTF軟件框架的結合，能夠實現多源相機的快速集成和數據采集，同時保證了算法測試的準確性和實時性。隨著技術的不斷進步，我們將繼續探索和優化這一方案，以適應未來更加復雜和多變的應用需求。
關注微信