[参考译文] TDA2E：通道检测算法示例的输入

您好、Suganthi、

查询1：
车道检测模块是否能够使用此视频输入？
>>是的、VSDK 链接和链框架允许为您的应用轻松插入任何输入。 可以使用空源链接(vsdk/src/links_common/nullsrc)为 LD 模块获取网络输入。 我相信您已经使用此链接运行了一些示例。

查询2：
为了利用来自网络端口的视频并使用通道检测模块、我们需要在 EVM 板上进行哪种配置？
>>不需要显式配置即可获取网络数据。 在启动网络应用之前、只需确保能够从 PC ping EVM IP 地址。

您好 、Suganthi、

这两个测试应用所使用的内核算法由位于 ti_components \Algorithms_codecs\REL.200.V.LD.C66X.00.02.03.00\modules\ti_lane 检测\lib 中的同一算法库提供

第一 个测试应用用于在特定内核(C66x)上进行简单测试、而不涉及整个 SOC 和 实时 IO 器件。 它只能接受检测到的通道标记的文件输入和输出坐标。  而

第二个测试应用是使用真实输入进行测试、并在显示设备上显示 -因此它涉及更多的 SOC 资源、如捕获、显示、控制器等。

由于您的要求是显示通道标记 -我建议您使用第二个应用程序、并以通道标记的 X、Y 序数的形式从内核库中点击输出、并按照您希望用于其他用途的方式使用。

谢谢、

此致、

Pramod

您好、Suganthi、

  ROI 的值可以根据输入分辨率和场景本身(例如、您的车道区域/道路区域在哪里)进行设置。 基于此、您可以确定您的 startx、startY、ROI 宽度和高度。 请注意、ROI 宽度集假定它包含填充6 (需要用于 Canny 边缘)。例如：如果您想要有效的 ROI 576、请将宽度设置为582。 在算法内部、我们使用用户设置的参数构建梯形 ROI。 请注意、计算的有效 ROI 可能小于用户定义的 ROI 尺寸。 此外、我们假设 ROI 宽度是8的倍数。

根据输入分辨率、您还必须更改 hough 变换中使用的 maxRho 参数。 计算方法为 sqrt (ROI_w*ROI_w + ROI_h*ROI_h)。

您好、Suganthi、

 对于通道检测、我们使用640x360、因为该分辨率足以检测通道。 但是、对于物体检测、更大的分辨率将有所帮助、因为您可以进行基于多量程的物体检测以检测大小可变的物体。  

您始终可以使用更高的分辨率进行车道检测、但计算将会增加。

您好、Suganthi、

不进行多通道检测。 因此、根据 ROI、它将在 hough 变换中检测具有更多选票的行、并输出这些行。 我们使用它仅通过限制 ROI 来执行当前车道检测。

2.可以根据您的需要调整罐头食品边材。 如果您需要清晰的车道标记、则可以将其设置为高值(约80至100)。 这将减少产生的边沿数量、并且在通道标记清晰的情况下与通道主要相关、并且还将减少计算后边沿检测、因为您将在更少的边沿上运行。 但是、如果标记被污迹且不清晰、则可能需要将阈值设置得更低。