摘要：汽車行業(yè)ADAS功能需求日益增長,，防疲勞駕駛是一個熱門方向，對于駕駛員狀態(tài)的檢測,，人臉識別是基礎,，只有快速準確地識別到人臉，才能對人臉狀態(tài)進行分析,。本文將介紹基于S32V來實現(xiàn)人臉識別的應用,。

　　一、S32V視覺處理平臺

　　NXP于2015開始推出S32V平臺,，現(xiàn)在已經(jīng)推出了第二代型號S32V234,，第三代目前已經(jīng)在樣品階段，該平臺定位為ADAS視覺處理，提供了視覺系統(tǒng)應用所需的性能和功能,。

　　對于圖像處理,，S32V具有自己的特色，硬件方面：具有兩路CSI和兩路并口攝像頭接口,，提供了可圖形化編程的ISP,、APEX，以及3D渲染的GPU,。其中可編程的ISP可以對通過CSI輸入的攝像頭圖像數(shù)據(jù)進行處理,，支持HDR、顏色轉換,、色調映射等。APEX提供了并行圖像處理的能力,。還提供了H264硬件編解碼等,，基本覆蓋了圖像處理所需要的硬件資源。

　　軟件方面：提供了VSDK,，包含S32V平臺的各個外設驅動,，并配有相關例程。API方面提供了OpenCV,、FFmpeg,、OpenCL、OpenGL,、EGL等常用圖像處理相關庫,。

　　圖1 S32V內部框圖

　　二、人臉識別方案介紹

　　采用索尼的IMX224攝像頭作為圖像輸入,，移植人臉識別庫,，建立演示demo將檢測到的人臉實時用方框標記出來。

　　1.方案框圖

圖 2 人臉識別方案框圖

　　2.Demo搭建

　　獲取攝像頭數(shù)據(jù)

　　首先,，基于VSDK實現(xiàn)iMX224攝像頭的數(shù)據(jù)獲取,。通過NXP提供S32 Design Studio for Vision Version軟件建立iMX224的ISP處理流程，如下圖所示,。

　　圖 3 ISP處理流程

　　這里通過運行在IPUS0中的debayer_rgb_simple_interleaced,，實現(xiàn)了攝像頭Debayer數(shù)據(jù)轉RGB，然后通過FDMA傳輸?shù)紻DR中供算法調用,。如果對于圖像有特殊要求的,，可以自己建立對應的IPUS核，對圖像數(shù)據(jù)進行相關處理,。

　　交叉編譯相關庫

　　移植人臉識別算法庫,，該庫基于NCNN神經(jīng)網(wǎng)絡上搭建人臉識別系統(tǒng)，依賴的庫有OpenCV、NCNN以及Sqlit3,。這些庫需要交叉編譯,，其中OpenCV和Sqlit3的ARM版S32V已經(jīng)提供不需要再進行編譯，編譯后的NCNN和人臉識別算法庫都是靜態(tài)庫,，不需要拷貝到目標板上,。

　　人臉檢測demo

　　通過Qt來實現(xiàn)界面顯示，首先在pro文件中添加VSDK中獲取攝像頭數(shù)據(jù)的相關庫,，算法移植的相關庫,，然后通過如下API接口獲取圖像數(shù)據(jù)。

　　int getCImg(cv::Mat &cimg);

　　再調用如下接口進行人臉檢測：

　　void detectMaxFace(ncnn::Mat& img_, std::vector<Bbox>& finalBbox);

　　3.Demo效果

　　最后將檢測結果通過Qt界面顯示出來,，如下圖所示,。

　　圖4 人臉檢測結果

　　通過測試，人臉檢測耗時如下所示：