Ein embedded VisionSensor fr SensorClouds

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1 Ein embedded VisionSensor fr SensorClouds Lothar Thieling Fakultät fr Informaons-, Medien- und Elektrotechnik Fachhochschule Köln o Inhalte Umfeld SensorCloud Zielsetzung Konzept Hardware So*ware Anwendung

2 SensorCloud o Zielsetzung: Intelligente, sichere und vertrauensbildende Infrastruktur fr Sensoren und Aktoren... fr verschiedenste Lebensbereiche... bei der der Eigentmer die Kontrolle ber seine Daten u. Geräte behält. Quelle: h.p://www.sensorcloud.de/einewelt/index.html o Cloud-Anwendungen: Energiemanagement Produkon Gebäudesteuerung Smart Home

3 SensorCloud-Projektpartner o QSC AG (Konsoralfhrer) Cloud-Infrastruktur Services Applikaonen o Symmedia Industrielle Anwendung o RWTH-Aachen Protokoll und Authen?zierung So*waretools fr Cloud-Entwicklungen Akzeptanzanalysen bzw. Cloud o FH-Köln Datenbankkonzepte fr SensorCloud Testbe. (Gateway, lokales Sensornetzwerk) VisionSensor

4 Zielsetzung o Hohe Kommunikaonsfähigkeit Kon?gurierung Parametrierung Arbeiten in einem VisionSensor-Verbund Untersttzung lokaler VisionSensoren durch zentrale Rechenleistung o Einsatzfähigkeit fr verschiedenste Anwendungsfälle => Skalierbarkeit bzgl. Preis (80 bis 300 ) Größe ( 30 bis 100 cm 3 ) Kommunikaonsfähigkeit (80 kb/s bis 300 Mb/s) Strombedarf (2 bis 15W) o => Der VisionSensor muss ein Baukasten zur Erstellung von Produkten sein.

5 Lösungsansatz o Der VisionSensor ist ein Baukasten zur Erstellung von Produkten. o Verwendung von FPGAs Bildvorverarbeitung (einfache, reguläre Algorithmen, z.b. Faltung) durch sehr schnelle digitale Hardware Hardware kann mi.els VHDL programmiert werden. o Verwendung von ARM-Prozessoren Ausfhrung komplexer Algorithmen (z.b. zur Klassi?kaon) Koordinaon, Kommunikaon o Verwendung von Komponenten aus dem Consumer-Bereich: Kamera, ARM-Prozessoren, ZigBee, WLAN o Verwendung von Standards: Kamera (CCIR 656), WiFi (IEEE802.11),ZigBee (IEEE ), AXI

6 Hardware: Typische Ausbaustufen Low-End-System: FPGA beinhaltet einfachste Bildvorverarbeitung kleiner Bilddatenspeicher (256kb) im FPGA oponaler externer Bilddatenspeicher (>= 64 Mb) Prozessor als So*-Core im FPGA Mi.lerer Systemausbau Kamera liefert die Bilddaten via DMA direkt an den ARM-Prozessor High-End-System FPGA beinhaltet leistungsstarke Bildvorerarbeitung Dual-Core ARM großer separater Bilddatenspeicher (z.b. 128 Mb SDRAM) leistungsstarker ARM-Prozessor zusätzlich zu den ARM-Cores des FPGA

7 Subsysteme Minimales SoPC-Subsystem: XILINX Spartan 6 (z.b. Atlys-Board) Micro-Blaze-Prozessor Mininimale Betriebssystemkomponenten RAM-File-System, Multhreading, TCP-IP-Sockets Maximales SoPC-Subsystem: Zynq 7000 (z.b. ZedBoard) Dual-Core-ARM-Cortex-A9-Prozessor Linux (Core0) und FreeRTOS (Core1) Kommunikaonskomponenten: ZigBee (z.b. XBee-Pro) LAN bzw. WLAN (z.b. C3K-PMOD) Kamera: OmniVision (z.b. OV9650) ARM-Subsystem: ARM-11-Prozessor (z.b. ASBC6410) Linux

8 Bildvorverarbeitung o Basismodule zur Erzeugung Steuerung Konvererung Speichern von Bilddatenströmen o Filtermodule fr Farbraumwandlung FIR-Filterung Subsampling Grundrechenarten (+,-,...) Boolsche Operatoren (AND, OR, NOT, ) JPEG-Kompression o Alle Module verfgen ber einheitliche Schni.stellen Bilddatenstrom gemäß AXI-Stream Parametrierungsregister an AXI-Light o Ziel ist es möglichst in Echtzeit auf den Bilddatenströmen zu arbeiten. o Bei nicht gengender Performance Zwischenspeicherung des Bildes Erzeugung eines langsamer Uießenden Bilddatenstroms o AXI-Stream-Protokoll Handshake Das langsamste Modul der Pipeline gibt den Takt vor

9 Exemplarische Bildvorverarbeitungske.e

10 FIR-Filter-Modul: Prinzip o Berechnung eines Ergebniswertes bei einer Faltungsmaske der Größe 2x2 o Datenverwaltung Datenzwischenspeicherung in Zeilenspeichern (ROW_MEMORY) und Schieberegistern (SREG) Datentransfer fr das Pixel (x): 1) Speichere den Pixelwert von (x) in ROW_MEMORY 2 an Adresse 7 2) Lese Werte von Adresse 7 aus ROW_MEMORY 0..4 => Vektor L 3) Shi*e die gelesenen Wert (Vektor L) in die Shi*register (SREG 0..4) 4) Berechne die Faltung

11 FIR-Filter-Modul: Grober AuXau

12 So*ware Nutzung eines Application- Services via Cloud Nutzung des Remote-File- Services via lokalem Netz VisionSensor as a Service Nutzung der Services als Cloud-Applikaon Remote-Untersttzung im lokalen Netz Streng hierarchisches Konzept Untere So*wareschichten kapseln Betriebssystemabhängigkeiten Kamerazugrif Kommunikaon Dateisystemzugrife

13 Applicaon-Service Raumberwachung Locaon-Master (LM) trusted Access-Point lokales Sensor/Aktor-Netz lokale Datenbank (DB) Umsetzung lokaler Regeln (Einbrecher Sirene an) Föderierte Datenbank (FDB) globales Schema aller Cloud- Komponenten und lokaler DBs alle Beziehungen, Namensräume, Datentypen, Regeln, alle Sensordaten (z.b. Bilder) Cloud-App koordiniert alle applikaonsspezi?schen Akvitäten zwischen FE, LM, FDB, Tablet als Front-End (FE) Parametrierung des VisionSensors Sichtung der eigenen Daten (Ereignisse, Bilder, Regeln)

14 Algorithmus zur Raumberwachung Zyklischer Vergleich eines Referenzbildes mit dem aktuell aufgenommenen Bild. Modus Moon : Das Referenzbild wird durch zeitliche IIR-Filterung angepasst. Modus Stac : Das Referenzbild ist eine Momentaufnahme der Szene, die bzgl. der Bildhelligkeit der aktuellen Aufnahme angepasst wird. Zum Vergleich werden die Bilder gekachelt. Ein Event (Warnung/Alarm) wird gegeben wenn in einer gengenden Anzahl aufeinander folgender Aufnahme (Duraon) eine gengende Anzahl von Kacheln (Areasize) einen gengend großen Unterschied (Intensity) aufweisen.

15 Performance / Ausblick o Performance auf dem ARM-Subsystem (ARM-11, 700MHz): Detekon: 20 Bilder/s JPEG-Kompression in So*ware: ca. 2 Bilder/s o Performance auf SoPC-Subsystem (ZedBoard, Zynq7020): Detekon: 20 Bilder/s (geschätzt da bisher noch in der Entwicklung) Eigene JPEG-Kompression in Hardware: 20 Bilder/s (bisher nur mi.els Post-Place-And-Route-Simulaon getestet) o Ausblick Lesen von Zählerständen Erweiterung der JPEG-Komprimierung zu proprietärem MPEG Smart City Cologne Fahrgastzählung in öfentlichen Verkehrsmi.eln Tumulterkennung in öfentlichen Verkehrsmi.eln

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