Le document traite des solutions de traitement d'images dans le domaine de l'embarqué, en mettant l'accent sur les tendances actuelles du marché et les problématiques rencontrées telles que l'optimisation des algorithmes et l'intégration matérielle. Il propose une méthodologie de portage d'algorithmes et présente une application concrète, Mipsee®, pour l'extraction de paramètres de l'interaction véhicule-infrastructure. En conclusion, il souligne l'importance de processeurs adaptés et des outils de profilage pour améliorer l'efficacité du traitement d'images embarquées.

1. Le traitement d’Images dans l’embarqué,quelles solutions ?Gildas ALLAIN, ADVANSEEMEITO, Rennes 01 Avril 2010

2. Bureau d’études en électronique embarquéeSpécialiste de l’architecture microcontrôleur et DSPIngénierie de l’architecture systèmeRédaction des spécifications, développement, fabrication des matérielsPrototypage, pré-série, test, certificationExpertise traitement d’images & portage d’algorithmesEmbarqué, intégration, miniaturisation, consommation, ASIC, FPGARégiePersonnel en mode intra-entrepriseConsultingStratégie technologique, marketing et commerciale (technicaladviser),Formalisation de l’idée en spécifications,Optimisation des coûts,Sûreté de fonctionnementFormationVulgarisation des concepts électroniquesAvril 20102MEITO, Rennes

3. 3PlanLes tendances fortes du marchéLa chaîne du traitement de l’imagesLes problématiques de l’embarquéMéthodologie de portage d’algorithmesUne optimisation en chiffresUne application: MIPSEE® & LDWConclusionsAvril2010MEITO, Rennes

4. Les tendances fortes du marchéUtilisation de l’image comme source d’informationsSécurité des personnes et des biens (vidéosurveillance)Automobile, Sécurité routière, analyse et gestion du trafic,Médical, Défense, Loisirs, jeux Vidéo, …Capacités de traitements embarqués dans la téléphonie mobileNouveaux processeurs avec unités de traitements spécifiquesAlgorithmie disponible, open-source…Faibles encombrements, consommations réduitesCompétition accruePérennité automobile (>5ans)MEITO, Rennes4Avril 2010

5. Automotive Electronics5Janvier 2010IREST, Février 201010 Mio Euros en 200634 Mio Euros en 201365.7 Mio caméras vendues en 2011

6. MEITO, Rennes6Avril 2010

7. Automotive Electronics7Janvier 2010

8. La Chaine du traitement d’imagesMEITO, Rennes8Avril 2010CaméraPCAcquisitionPré-TraitementTraitementPost-TraitementRestitutionAlarme/Afficheur...Smart Camera

9. Les problématiques de l’embarquéLimitations locales des ressourcesCPU, MémoireComplexité des algorithmes Encombrement, Consommation,Intégration, Mix technologiqueCoûts:DSP virgule fixe: 5$OMAP (ARM + DSP) = 30$INTEL Core2 Duo = 150$DAVINCI double cœur = 217$Développement logicielsMEITO, Rennes9Avril 2010

10. Méthodologie de portage d’algorithmesLes algorithmes sont développés pour des plateformes type PCLa méthode:Décomposition en fonctions élémentairesAnalyse des goulots d’étranglementOptimisationRépartition matériel/logicielMEITO, Rennes10Avril 2010

11. Méthodologie de portage d’algorithmesLes algorithmes sont développés pour des plateformes type PCLa méthode:Décomposition en fonctions élémentairesAnalyse des goulots d’étranglementOptimisationRépartition matériel/logicielMEITO, Rennes11Avril 2010

12. Décomposer l’algorithmeMEITO, Rennes12Avril 2010

13. Méthodologie de portage d’algorithmesLes algorithmes sont développés pour des plateformes type PCLa méthode:Décomposition en fonctions élémentairesAnalyse des goulots d’étranglementOptimisationRépartition matériel/logicielMEITO, Rennes13Avril 2010

14. L’exploitationMEITO, Rennes14Avril 2010

15. Méthodologie de portage d’algorithmesLes algorithmes sont développés pour des plateformes type PCLa méthode:Décomposition en fonctions élémentairesAnalyse des goulots d’étranglementOptimisationRépartition matériel/logicielMEITO, Rennes15Avril 2010

16. Améliorer son codeMEITO, Rennes16Avril 2010

17. Optimiser l’utilisation mémoireMEITO, Rennes17Avril 2010

18. Méthodologie de portage d’algorithmesLes algorithmes sont développés pour des plateformes type PCLa méthode:Décomposition en fonctions élémentairesAnalyse des goulots d’étranglementOptimisationRépartition matériel/logicielMEITO, Rennes18Avril 2010

19. Répartir les fonctions Hw/SwMEITO, Rennes19Avril 2010

20. Une optimisation en chiffresExemple: détection de mouvementsFonction élémentaire: extraction fond-formeForme = abs(Imagen – Imagen-1) MEITO, Rennes20Avril 2010

21. Une application: MIPSEE® & LDWObjectifs: Extraction des paramètres d’interaction Véhicule / Infrastructure routièrePosition du véhiculeAngles de tangage, roulis, lacetCourbure et largeur de la routeEtc…MEITO, Rennes21Avril 2010

22. Données d’origine:Algo + RTMaps + PC 20fps, QVGA 300Ko de code, 2Mo de mémoireMEITO, Rennes22Avril 2010

23. Résultats des optimisationsMIPSEEARM11 @532MHzInterface caméra, co-processeur FPURésultats:20fps VGA, charge CPU <30%75Ko de code, 200Ko de mémoireConsommation 1WattMEITO, Rennes23Avril 2010

24. MEITO, Rennes24Avril 2010

25. ConclusionsProblématique avéréeSolutions :Processeurs génériques avec capacités de traitement d’images,Méthodologie,Outils de « profilage » du codeVision système partitionnement matériel/logicielPlateformes matérielles Expertise régionale disponiblePôle images et réseaux, Académiques, PME, …MEITO, Rennes25Avril 2010

26. MEITO, Rennes26Avril 2010