基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法技术方案

一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法，其中所述算法移植系统包括一获取评估单元，用于获取评估算法；一算法流程调整单元，用于调整算法流程；一多核分配单元，用于对所述算法流程分配多核进行处理；一框架整合单元，用于将经过多核处理后的所述算法流程进行框架整合；和一录入单元，用于将所述算法录入嵌入式平台，从而将基于PC端设计的所述算法移植于所述嵌入式平台。

【技术实现步骤摘要】
基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法
本专利技术涉及算法移植，更进一步，涉及一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法。
技术介绍
如今，嵌入式移动设备的应用已经越来越广泛，因此越来越多的PC(PersonalComputer，个人计算机)算法也希望借助嵌入式平台的优势进行移植和应用。CISC(ComplexInstructionSetComputer，复杂指令计算机)和RISC(ReducedInstructionSetComputer，精简指令集计算机)是现有的CPU的两种构架，由于其设计理念和方法的不同，有其各自的优势、利弊和应用范围。CISC每个微处理器的核心是运行指令的电路。指令由完成任务的多个步骤组成，把数值传送寄存器或进行相加运算。CISC的指令系统比较丰富，有专用指令来完成特定的功能，因此，绝大多数PC都是采用CISC构架，对于大多应用程序，更加适宜在CISC计算机端完成初步的设计。RISC的所有指令的格式都是一致的，所有指令的周期也是相同的，并且采用流水线技术。这种设计思路对指令数目和寻址方式都做了精简，使其实现更加容易，指令并行执行程度好，变编译器的效率更高。但是RISC对不常用的功能，通常通过组合指令来来完成，因此在RSIC上实现特殊功能时，效率可能较低。因此对于大多应用程序的基本设计是在CISC进行，而不是在RSIC进行，但是当程序设计稳定，进行实际应用时，需要将程序移植至设备端，而这些设备通常是嵌入式设备，采用RSIC方式构架。由于RISC和CISC的基本设计思路的理念的不同，基于CISC设计的算法要移植应用到RISC构架的嵌入式设备时，需要在算法的基本流程以及DSP(DigitalSignalProcessing，数字处理器)的多核的开启上需要进行调整，从而使得基于嵌入式平台的RSIC构架的设备可以进行应用。
技术实现思路
本专利技术的一个目的在于提供一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法，其中所述方法对基于CISC设计的算法进行调整，使其移植至DSP多核的RISC构架的嵌入式设备。本专利技术的一个目的在于提供一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法，其中根据待移植算法的特征进行设计，使得待移植算法最大化利用多核资源。本专利技术的一个目的在于提供一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法，其中所述方法对算法流程框架进行系统化整合。本专利技术的一个目的在于提供一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法，其中所述方法在进行框架整合后，可以采用多种不同的方式对算法进行进一步的优化，提高被移植的算法在嵌入式端的运行效率。本专利技术的一个目的在于提供一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法，其中所述算法移植方式适于应用于三维检测技术的算法的移植。本专利技术的一个目的在于提供一基于嵌入式平台的算法移植系统及其算法移植方法，其中所述算法移植方法适于应用于3D结构光算法的移植，将PC端的3D结构光算法流程移植至DSP多核的RISC构架的嵌入式平台。为了实现以上至少一专利技术目的，本专利技术提供一基于嵌入式平台的算法移植系统，其包括：一获取评估单元，用于获取评估算法；一算法流程调整单元，用于调整算法流程；一多核分配单元，用于对所述算法流程分配多核进行处理；一框架整合单元，用于将经过多核处理后的所述算法流程进行框架整合；和一录入单元，用于将所述算法录入嵌入式平台，从而将所述算法移植于所述嵌入式平台。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述获取评估单元在获取所述算法后，在DSP核上利用汇编语言进行频率最大化的Cycle计算的方式进行评估。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述算法评估单元评估所述算法的性能是否达到预期标准，当达到标准时，可以进行进入下一步；当评估未达到预期标准时，进行算法理论优化，再次进行评估。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述算法流程调整单元判断是否需要进行行处理流程的调整，当判断需要进行行处理流程的调整时，对所述算法进行流程调整；当判断不需要进行行处理流程的调整时，对所述算法流程不进行流程调整，而直接开启多核处理。根据一些实施例，所述的算法移植系统中当所述算法流程调整单元调整算法流程时将所述算法流程分为平台框架部分和非平台框架部分。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述多核分配单元对所述平台框架部分开启多核处理。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述多核分配单元对所述非平台框架部分判断是否需要开启多核，当判断不需要开启多核时，分配单核；当判断需要开启多核时，分配多核。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述多核分配单元对所述非平台框架部分中需要开启多核的部分判断行间粘连性大小，当行间粘连性大时，采用水平分割，当行间粘连性小时，垂直分割。根据一些实施例，所述的算法移植系统包括一内存调整单元，所述内存调整单元用于在所述算法经过所述多核分配处理后调整内存分配，以提高运算效率。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述内存调整单元对所述DSP内存进行溢出判断，当判断溢出时，将DSP核的内存分为代码段和数据段，并将代码段链接到速率低的内存段，件数据段链接到速率高的内存段。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述框架整合单元件将经过DSP多核处理后的所述算法在RISC控制核上进行框架整合。根据一些实施例，所述的算法移植系统包括一算法优化单元，所述算法优化单元用于优化所述框架整合单元整合后的所述算法。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述算法优化单元的优化方法选自以下方法：将相关性的计算尽量放在多核下进行处理；对线程的时序空间进行复用；利用底层语言进行寄存器层面的优化；在编译阶段利用内联方式进行预处理；将算法中的部分软件滤波算子替换成硬件滤波。根据一些实施例，所述的算法移植系统包括一运行评估单元，用于评估所述算法被移植至所述嵌入式平台后的运行效果，评估通过后，所述录入单元将所述算法录入所述嵌入式平台。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述录入单元利用JTAG进行flash文件烧录至所述嵌入式平台。根据一些实施例，所述的算法移植系统中所述算法为3D结构光算法。本专利技术的另一方面提供一基于嵌入式平台的算法移植方法，其包括步骤：(A)评估算法；(B)分配DSP；(C)整合框架；和(D)向嵌入式平台录入所述算法。根据一些实施例，所述的基于嵌入式平台的算法移植方法，其中所述步骤(A)中包括步骤：在获取算法后，在DSP核上利用汇编语言进行频率最大化的Cycle计算的方式进行评估。根据一些实施例，所述的基于嵌入式平台的算法移植方法，其中所述步骤(A)中包括步骤：评估所述算法的性能是否达到预期标准，当达到标准时，可以进行进入下一步；当评估未达到预期标准时，进行算法理论优化，再次进行评估。根据一些实施例，所述的基于嵌入式平台的算法移植方法，其中所述步骤(B)包括步骤：判断是否需要进行行处理流程的调整，当判断需要进行行处理流程的调整时，对所述算法进行流程调整；当判断不需要进行行处理流程的调整时，对所述算法流程不进行流程调整，而直接开启多核处理。根据一些实施例，所述的基于嵌入式平台的算法移植方法，其中所述步骤(B)包括步骤：判断是否可以利用所述嵌入式平台的平台框架，当判断可以利用所述平本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一算法移植系统，其特征在于，包括：一获取评估单元，用于获取评估算法；一算法流程调整单元，用于调整算法流程；一多核分配单元，用于对所述算法流程分配多核进行处理；一框架整合单元，用于将经过多核处理后的所述算法流程进行框架整合；和一录入单元，用于将所述算法录入嵌入式平台，从而将所述算法移植于所述嵌入式平台。

【技术特征摘要】
1.一算法移植系统，其特征在于，包括：一获取评估单元，用于获取评估算法；一算法流程调整单元，用于调整算法流程；一多核分配单元，用于对所述算法流程分配多核进行处理；一框架整合单元，用于将经过多核处理后的所述算法流程进行框架整合；和一录入单元，用于将所述算法录入嵌入式平台，从而将所述算法移植于所述嵌入式平台。2.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述获取评估单元在获取所述算法后，在DSP核上利用汇编语言进行频率最大化的Cycle计算的方式进行评估。3.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述算法评估单元评估所述算法的性能是否达到预期标准，当达到标准时，可以进行进入下一步；当评估未达到预期标准时，进行算法理论优化，再次进行评估。4.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述算法流程调整单元判断是否需要进行行处理流程的调整，当判断需要进行行处理流程的调整时，对所述算法进行流程调整；当判断不需要进行行处理流程的调整时，对所述算法流程不进行流程调整，而直接开启多核处理。5.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中当所述算法流程调整单元调整算法流程时将所述算法流程分为平台框架部分和非平台框架部分。6.根据权利要求5所述的算法移植系统，其中所述多核分配单元对所述平台框架部分开启多核处理。7.根据权利要求5所述的算法移植系统，其中所述多核分配单元对所述非平台框架部分判断是否需要开启多核，当判断不需要开启多核时，分配单核；当判断需要开启多核时，分配多核。8.根据权利要求7所述的算法移植系统，其中所述多核分配单元对所述非平台框架部分中需要开启多核的部分判断行间粘连性大小，当行间粘连性大时，采用水平分割，当行间粘连性小时，垂直分割。9.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述算法移植系统包括一内存调整单元，所述内存调整单元用于在所述算法经过所述多核分配处理后调整内存分配，以提高运算效率。10.根据权利要求9所述的算法移植系统，其中所述内存调整单元对所述DSP内存进行溢出判断，当判断溢出时，将DSP核的内存分为代码段和数据段，并将代码段链接到速率低的内存段，件数据段链接到速率高的内存段。11.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述框架整合单元件将经过DSP多核处理后的所述算法在RISC控制核上进行框架整合。12.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述算法移植系统包括一算法优化单元，所述算法优化单元用于优化所述框架整合单元整合后的所述算法。13.根据权利要求12所述的算法移植系统，其中所述算法优化单元的优化方法选自以下方法：将相关性的计算尽量放在多核下进行处理；对线程的时序空间进行复用；利用底层语言进行寄存器层面的优化；在编译阶段利用内联方式进行预处理；将算法中的部分软件滤波算子替换成硬件滤波。14.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述算法移植系统包括一运行评估单元，用于评估所述算法被移植至所述嵌入式平台后的运行效果，评估通过后，所述录入单元将所述算法录入所述嵌入式平台。15.根据权利要求1所述的算法移植系统，其中所述录入单元利用JTAG进行flash文件烧录至所述嵌入式平台。16.根据权利要求1至15任一所述的算法移植系统，其中所述算法为3D结构光算法。17.一基于嵌入式平台的算法移植方法，其特征在于包括步骤：(A)评估算法；(B)分配DSP；(C)整合框架；和(D)向嵌入式平台录入所述算法。18.根据权利要求17所述的基于嵌入式平台的算法移植方法，其中所述步骤(A)中包括步骤：在获取算法后，在DSP核上利用汇编语言进行频率最大化的Cycle计算的方式进行评估。19.根据权利要求17所述的基于嵌入式平台的算法移植方法，其中所述步骤(A)中包括步骤：评估所述算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈立刚，周劲蕾，赵俊能，胡进，
申请(专利权)人：浙江舜宇智能光学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33