Vision HDL Toolbox

製品ハイライト

Vision HDL Toolbox のブロックライブラリ。

HDL 用に最適化されたビジョンアルゴリズムのブロックを使用

ストリーミングピクセル ベースの、ハードウェア用に最適化されたライブラリブロック、および System object から選択し、計算量の多い画像およびビジョン処理アルゴリズムをモデル化します。FPGA、ASIC、SoC 上にモデルを実装します。

クロック当たりのマルチピクセル (multiple-pixel-per-clock) 処理を示すモデル。

ピクセルストリーミング設計を実行

組み込みのピクセル制御信号、ROI ウィンドウ、およびラインバッファーを使用して、4k 動画と 8k 動画を処理し、入力ストリーミングデータを管理します。シングルピクセルまたはマルチピクセル (1 サイクル当たり 2、4、または 8 ピクセル) ストリーミングの画像処理アルゴリズムを使用して、効率的なハードウェア アーキテクチャの実装を設計し、シミュレーションします。

ハードウェア実装用のリファレンス ビジョン アプリケーションの一例。

リファレンス ビジョン アプリケーションを使用して始める

ハードウェアで動作確認済みの事前構築済みリファレンス サブシステムを使用して、変更を加えることで、自動運転オブジェクト検出カメラパイプラインなどのコンピューター ビジョンのアプリケーションをリソース効率よく実装できます。

外部メモリ インターフェイスをモデル化

Simulink テンプレートを使用して、ピクセルストリーミング設計の AXI 用外部メモリ インターフェイスとフレームバッファーをモデル化します。HW/SW 協調設計の一環としてプロセッサからのメモリアクセスをモデル化し、SoC Blockset 機能を使用してサブシステム端子を物理メモリ インターフェイスに展開します。

外部メモリを使用した FPGA とディープラーニングの統合を示すシステム図。

ビジョンベースの FPGA 設計にディープラーニングを統合

Zynq ベースのハードウェアに、事前構築済みのサポートパッケージのリファレンス設計を使用して、YOLO v2 ディープラーニング ネットワークを展開します。オブジェクト検出のビジョン アプリケーションに、キャプチャ入力またはライブカメラ入力を使用します

Vision HDL Toolbox で作成したモデルとその横に表示された展開および検証先のハードウェア。

FPGA および SoC 上でプロトタイピングと検証を実行

AMD Zynq ハードウェア サポート パッケージとモデルテンプレートを使用して、ライブ形式の動画入力によりプロトタイプ設計を作成します。サポート対象の FPGA または SoC プラットフォーム向けに、HDL Coder を使用して、ターゲットに依存しない論理合成可能な VHDL および Verilog コードを生成します。HDL Verifier を使用して、ビジョンハードウェアの設計のテストとデバッグを行います。

「MATLAB と Simulink を使用したことで、開発段階で必要な時間を半分に短縮できました。これらのツールのおかげで、カスタム機能の設計が可能となり、OEM 顧客の要望に簡単に応えられるようになりました。」