CV)正在现实活动中经历着巨大的激增

计算机视觉(Computer Vision，CV)正在现实活动中经历着巨大的激增，应用范围从使用手势控制电视到可提醒驾驶员汽车偏离车道的汽车。你们中的很多人可能关注着在CEVA-MM 000系列上实施复杂算法的项目，该系列是用于计算机视觉应用的最高性能可编程平台。

不过，此类高级计算密集型算法依赖于复杂的低级模块来实现快速上市，没有时间从低级代码开始编写算法，对此仅有一个解决方案：OpenCV。

OpenCV程序库是开放源(open-source)程序集合，通常在计算机视觉算法中使用，它支持更高级别的代码，不仅可以更快地进入市场，而且可以更干净和更简便地进行维护和修改——这在快速算法发展中是很重要的。并且当程序库针对用户平台优化之后，用户可以快速实现最快的性能。

这就是为什么CEVA最近推出CEVA-CV：为在CEVA-MM 101上实现最佳性能而进行超过500项OpenCV功能调整。优化的功能对于一系列流行应用是至关重要的，包括：

●移动计算、电脑和智能电视

●先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assist Systems，ADAS)：改进驾驶安全性的技术；

●自然用户接口(Natural User Interfaces，NUI)：丰富互动体验的技术，比如手势、脸和情绪识别技术；

●计算摄影学：图像增强，将低品质图像结合到高品质效果中；

●工业视觉：通过先进的视觉功能来增强工业机器和机器人；

●监视：准确而可靠地识别和追踪物体；

某些移植功能是基本的，比如直方图、过滤器和仿射变换；其它则代表了复杂的功能，比如用于象限检测的FAST算法、用于数据相关的RANSAC、连通分量的识别，以及用于污点检测(blob detection)的MSER。

将CEVA-CV用于CEVA-MM 101是极其有效的，因为CEVA-MM 101架构是专门为计算机视觉设计的。已经先后完成了参考设计和架构设计，以确保实际代码驱动平台设计决策。这实现了两个目标：通过尽可能少的代码行进行工作来达到高性能，通过较低的工作频率和先进节能特性，如功率调节单元(Power Scaling Unit，PSU)来实现低功率。

通过平台设计进一步实现每指令工作(work-per-instruction)最大化，提供：

●传统单指令多数据(Single-Instruction-Multiple-Data，SIMD)指令，允许立即在 2位或64位上运行

●超长指令字(Very-Long-Word Instructions，VLIW)，允许将多达六个独立运算打包在单指令中；并且

●矢量运算——本质上为增强的SIMD，允许进行128位或256位数据运算

一家大举进入ADAS领域的公司是iOnRoad，该公司已与CEVA合作，已经实现了驾驶辅助、碰撞警报和智能手机中的“黑匣子”视频记录。

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