VLIB 混合高斯API求解。

1. CCS Profile的Cycletotal是多少？

您好，我也是用DM6437(594)做智能视频算法，也用的混合高斯模型VLIB_mixtureOfGaussiansS32()，L1Pcache32k，L1Dcache32k，L2cache64k，profile的cycletotal五次平均是30488473，我处理的图像是320X282，共90240像素，按照vlib的pdf资料为39.13cycle，应该为3531091cycle，整个是8.6倍的执行时间，这基本在实时视频处理中没法使用。

还有一个问题更严重，在设置均值与方差的更新率为0.01的情况下，不能再小了，如果再小，就不能跟踪室外太阳照出的阴影的变化，经过几百帧以后，方差值就会很小，小于5，这样就突然出来很多前景，也就是模型基本就失效了。也就是说在方差更新中是没有最小值的设置的。我只好自己再不停的更新方差值，这样就更增加了时间了。请帮忙解答一下。谢谢。

运算速度与程序存放位置（l1p或ddr)，数据存放位置，有很大关系。TI测试时估计用的是小数据，全在内部cache中完成，肯定会快一些。

均值与方差的更新率，主要是对环境的适应快慢，如果大对环境变化就很灵敏，小就很慢，如果太小环境又在不断地变化，稳定的模型都建立不起来。

给我发一个Vlib库和源码吧，我申请了，到现在还没用批下来，等急死了  谢谢了先~

文档中的Benchmarks描述的是在on-chip memory的测试结果。

On-chip memory  performance has been measured  as 39.13 cycles/pixel

下面有几点提高优化性能的建议，希望可以帮到你：

1. 建议你将整幅图像数据，分成若干的行，在L2 RAM 中开辟若干buffer，使用EDMA以及ping-pong机制，可以使双buffer或者是三buffer，尽量将处理的数据放在L2 RAM中。

2.修改MAP文件，将整个VIB库放到L2 RAM中，或者是函数级别的，将关联的函数全部分配到L2 RAM中，提高L2P的命中几率。

3.合理分配L2 RAM 以及L2 CACHE 的大小。

4.优化是一个循序渐进的过程，建议结合每次的profile数据，进行分析。

5.由于你使用的是TI的优化算法库，故性能的开销一般会集中在DATA STALL 或者是 INSTRUCT STALL, 这个需要从你的软件设计框架或者资源分配的角度着手。

补充：

VLIB的申请链接：http://www.surveymonkey.com/s.aspx?sm=_2biqVh_2br0FuVP1h5_2fQ0gZdQ_3d_3d

可以尝试联系当地的sales或代理商寻求帮助。