Texas Instruments AM6x развива упатство за користење на повеќе камери

Безбедносен надзор: Ја подобрува покриеноста на надзорот, следењето на објектите и точноста на препознавањето.
Опкружувачки View: Овозможува стерео вид за задачи како што се откривање на пречки и манипулација со предмети.

Систем за снимање во кабината и систем за огледала со камера: Обезбедува продолжена покриеност и ги елиминира слепите точки.
Медицинско снимање: Нуди зголемена прецизност во хируршката навигација и ендоскопијата.

Дронови и воздушно снимање: Снимајте слики со висока резолуција од различни агли за различни апликации.

Поврзување на повеќе CSI-2 камери со SoC:
За да поврзете повеќе CSI-2 камери на SoC, следете ги упатствата дадени во упатството за употреба. Обезбедете правилно порамнување и поврзување на секоја камера со назначените порти на SoC.

Забелешка за апликација
Развивање апликации со повеќе камери на AM6x

Џианжонг Ксу, Кутаиба Салех

АПСТРАКТ
Овој извештај опишува развој на апликации со користење на повеќе CSI-2 камери на семејството уреди AM6x. Презентиран е референтен дизајн за детекција на објекти со длабинско учење на 4 камери на AM62A SoC со анализа на перформансите. Општите принципи на дизајнот важат за други SoC со CSI-2 интерфејс, како што се AM62x и AM62P.

Вовед

Вградените камери играат важна улога во современите системи за визуелизација. Користењето на повеќе камери во еден систем ги проширува можностите на овие системи и овозможува можности што не се можни со една камера. Подолу се дадени некои примери.ampпомалку апликации што користат повеќе вградени камери:

Безбедносен надзор: Повеќе камери поставени стратешки обезбедуваат сеопфатна покриеност на надзорот. Тие овозможуваат панорамски преглед. views, намалување на мртвите точки и зголемување на точноста на следењето и препознавањето на објектите, подобрувајќи ги целокупните безбедносни мерки.
Опкружувачки ViewПовеќе камери се користат за креирање на стерео визуелна поставеност, овозможувајќи тродимензионални информации и проценка на длабочината. Ова е клучно за задачи како што се откривање на пречки кај автономни возила, прецизна манипулација со објекти во роботиката и подобрен реализам на искуствата со проширена реалност.

Систем за снимање во кабината и систем за огледала со камера: Систем за снимање во кабината на автомобилот со повеќе камери може да обезбеди поголема покриеност со користење на еден процесор. Слично на тоа, систем за огледала со камера со две или повеќе камери може да го прошири полето на набљудување на возачот. view и елиминирање на мртвите точки од сите страни на автомобилот.
Медицинско снимање: Повеќе камери може да се користат во медицинското снимање за задачи како што е хируршка навигација, обезбедувајќи им на хирурзите повеќе перспективи за зголемена прецизност. Во ендоскопијата, повеќе камери овозможуваат темелно испитување на внатрешните органи.

Дронови и воздушно снимање: Дроновите често се опремени со повеќе камери за снимање слики или видеа со висока резолуција од различни агли. Ова е корисно во апликации како што се воздушно фотографирање, следење на земјоделството и геодетско снимање на земјиште.
Со напредокот на микропроцесорите, повеќе камери можат да се интегрираат во еден систем-на-чип.
(SoC) за да обезбеди компактни и ефикасни решенија. AM62Ax SoC, со високо-перформансна обработка на видео/визуелизација и забрзување на длабоко учење, е идеален уред за горенаведените случаи на употреба. Друг AM6x уред, AM62P, е изграден за високо-перформансни вградени 3D дисплеи. Опремен со забрзување на 3D графика, AM62P лесно може да ги спои сликите од повеќе камери и да произведе панорамска слика со висока резолуција. viewИновативните карактеристики на SoC AM62A/AM62P се презентирани во разни публикации, како што се [4], [5], [6] итн. Оваа белешка за апликацијата нема да ги повтори тие описи на карактеристиките, туку ќе се фокусира на интегрирање на повеќе CSI-2 камери во вградени апликации за визуелизација на AM62A/AM62P.

Табелата 1-1 ги прикажува главните разлики помеѓу AM62A и AM62P во однос на обработката на слики.

Табела 1-1. Разлики помеѓу AM62A и AM62P во обработката на слики

SoC	AM62A	AM62P
Поддржан тип на камера	Со или без вграден интернет-провајдер	Со вграден интернет-провајдер
Излезни податоци од камерата	Raw/YUV/RGB	YUV/RGB
Интернет-провајдер HWA	Да	бр
HWA за длабоко учење	Да	бр
3-Д графика HWA	бр	Да

Поврзување на повеќе CSI-2 камери со SoC
Подсистемот за камера на AM6x SoC ги содржи следните компоненти, како што е прикажано на Слика 2-1:

MIPI D-PHY приемник: прима видео потоци од надворешни камери, поддржувајќи до 1.5 Gbps по лента за податоци за 4 ленти.

CSI-2 Приемник (RX): прима видео стримови од D-PHY приемникот и или директно ги испраќа стримовите до давателот на интернет услуги или ги префрла податоците на DDR меморија. Овој модул поддржува до 16 виртуелни канали.
SHIM: DMA обвивка што овозможува испраќање на снимените потоци во меморија преку DMA. Оваа обвивка може да креира повеќе DMA контексти, при што секој контекст одговара на виртуелен канал на CSI-2 приемникот.

На AM6x може да се поддржат повеќе камери преку употреба на виртуелни канали на CSI-2 RX, иако има само еден CSI-2 RX интерфејс на SoC. Потребна е надворешна CSI-2 компонента за агрегирање за да се комбинираат повеќе потоци од камери и да се испратат до еден SoC. Може да се користат два типа на CSI-2 решенија за агрегирање, опишани во следните делови.

CSI-2 агрегатор користејќи SerDes
Еден начин за комбинирање на повеќе потоци од камери е да се користи решение за серијализација и десериизација (SerDes). CSI-2 податоците од секоја камера се конвертираат од серијализатор и се пренесуваат преку кабел. Десериализаторот ги прима сите серијализирани податоци пренесени од каблите (еден кабел по камера), ги конвертира потоци назад во CSI-2 податоци, а потоа испраќа испреплетен CSI-2 поток до единствениот CSI-2 RX интерфејс на SoC. Секој поток од камера е идентификуван со уникатен виртуелен канал. Ова решение за агрегирање нуди дополнителна предност што овозможува поврзување на долги растојанија до 15 метри од камерите до SoC.

Серијализаторите и десериализаторите (SerDes) FPD-Link или V3-Link, поддржани во AM6x Linux SDK, се најпопуларните технологии за овој тип на CSI-2 агрегирачки решенија. И десериализаторите FPD-Link и V3-Link имаат задни канали што можат да се користат за испраќање сигнали за синхронизација на кадри за синхронизација на сите камери, како што е објаснето во [7].
Слика 2-2 покажува прampначин на користење на SerDes за поврзување на повеќе камери на еден AM6x SoC процесор.

ПоранешенampДел од ова агрегирачки решение може да се најде во комплетот за решенија за камери Arducam V3Link. Овој комплет има центар за десериализатор кој агрегира 4 CSI-2 потоци од камери, како и 4 пара V3link серијализатори и IMX219 камери, вклучувајќи коаксијални кабли FAKRA и 22-пински FPC кабли. Референтниот дизајн дискутиран подоцна е изграден врз основа на овој комплет.

CSI-2 агрегатор без користење на SerDes
Овој тип на агрегатор може директно да се поврзе со повеќе MIPI CSI-2 камери и да ги агрегира податоците од сите камери во еден CSI-2 излезен поток.

Слика 2-3 покажува прampна таков систем. Овој тип на агрегациско решение не користи никаков серијализатор/десериализатор, но е ограничен од максималното растојание на пренос на податоци од CSI-2, кое е до 30 см. AM6x Linux SDK не го поддржува овој тип на агрегатор од CSI-2.

Овозможување на повеќе камери во софтвер

Софтверска архитектура на подсистемот на камерата
Слика 3-1 прикажува блок-дијаграм на високо ниво на софтверот за систем за снимање со камера во AM62A/AM62P Linux SDK, што одговара на хардверскиот систем на Слика 2-2.

Оваа софтверска архитектура му овозможува на SoC да прима повеќе потоци од камери со употреба на SerDes, како што е прикажано на Слика 2-2. FPD-Link/V3-Link SerDes доделува единствена I2C адреса и виртуелен канал на секоја камера. Треба да се креира единствено преклопување на дрвото на уреди со единствената I2C адреса за секоја камера. CSI-2 RX драјверот ја препознава секоја камера користејќи го единствениот број на виртуелен канал и создава DMA контекст по поток од камера. За секој DMA контекст се креира видео јазол. Податоците од секоја камера потоа се примаат и складираат со DMA во меморијата соодветно. Апликациите во корисничкиот простор ги користат видео јазлите што одговараат на секоја камера за пристап до податоците од камерата. На пр.ampНачини за користење на оваа софтверска архитектура се дадени во Поглавје 4 – Референтен дизајн.
Секој специфичен драјвер за сензори што е компатибилен со рамката V4L2 може да се вклучи и да работи во оваа архитектура. Погледнете [8] за тоа како да интегрирате нов драјвер за сензори во Linux SDK.

Архитектура на софтвер за слики

AM6x Linux SDK ја обезбедува рамката GStreamer (GST), која може да се користи во сервис просторот за интегрирање на компонентите за обработка на слики за различни апликации. До хардверските забрзувачи (HWA) на SoC, како што се Vision Pre-processing Accelerator (VPAC) или ISP, видео енкодер/декодер и процесор за длабоко учење, се пристапува преку GST. pluginsСамиот VPAC (ISP) има повеќе блокови, вклучувајќи го Подсистемот за снимање на видот (VISS), Корекцијата на дисторзијата на леќата (LDC) и Мултискаларниот (MSC), при што секој одговара на додаток за GST.

Слика 3-2 го прикажува блок-дијаграмот на типичен цевковод за слики од камерата до кодирање или длабоко
апликации за учење на AM62A. За повеќе детали за протокот на податоци од почеток до крај, погледнете ја документацијата за EdgeAI SDK.

За AM62P, процесот на обработка на слики е поедноставен бидејќи нема интернет-провајдер на AM62P.

Со видео јазол креиран за секоја од камерите, цевководот за слики базиран на GStreamer овозможува истовремено обработка на повеќе влезни сигнали од камерата (поврзани преку истиот CSI-2 RX интерфејс). Референтен дизајн со користење на GStreamer за апликации со повеќе камери е даден во следното поглавје.

Референтен дизајн

Ова поглавје претставува референтен дизајн за извршување апликации со повеќе камери на AM62A EVM, користејќи го комплетот за решенија за камери Arducam V3Link за поврзување на 4 CSI-2 камери со AM62A и извршување на детекција на објекти за сите 4 камери.

Поддржани камери
Комплетот Arducam V3Link работи и со камери базирани на FPD-Link/V3-Link и со камери CSI-2 компатибилни со Raspberry Pi. Тестирани се следните камери:

D3 Инженерство D3RCM-IMX390-953
Леопард Имиџинг LI-OV2312-FPDLINKIII-110H

IMX219 камери во комплетот за решенија за камери Arducam V3Link

Поставување на четири IMX219 камери
Следете ги упатствата дадени во упатството за брз почеток на EVM за почетниот комплет AM62A за да го поставите SK-AM62A-LP EVM (AM62A SK) и упатството за брз почеток на решението за камерата ArduCam V3Link за да ги поврзете камерите со AM62A SK преку комплетот V3Link. Проверете дали пиновите на флексибилните кабли, камерите, плочката V3Link и AM62A SK се правилно порамнети.

Слика 4-1 ја прикажува поставеноста што се користи за референтниот дизајн во овој извештај. Главните компоненти во поставеноста вклучуваат:

1X SK-AM62A-LP EVM плоча
1X Arducam V3Link d-ch адаптерска плоча
FPC кабел што го поврзува Arducam V3Link со SK-AM62A

4X V3Link адаптери за камера (сериализатори)
4X RF коаксијални кабли за поврзување на V3Link серијализатори со комплетот V3Link d-ch
4X IMX219 камери

4X CSI-2 22-пински кабли за поврзување на камери со серијализатори
Кабли: HDMI кабел, USB-C за напојување на SK-AM62A-LP и 12V напојување за комплетот V3Link d-ch)
Други компоненти што не се прикажани на Слика 4-1: микро-SD картичка, микро-USB кабел за пристап до SK-AM62A-LP и Ethernet за стриминг

Конфигурирање на камери и CSI-2 RX интерфејс
Поставете го софтверот според упатствата дадени во упатството за брз почеток на Arducam V3Link. Откако ќе ја извршите скриптата за поставување на камерата, setup-imx219.sh, форматот на камерата, форматот на интерфејсот CSI-2 RX и рутите од секоја камера до соодветниот видео јазол ќе бидат правилно конфигурирани. Четири видео јазли се креирани за четирите IMX219 камери. Командата „v4l2-ctl –list-devices“ ги прикажува сите V4L2 видео уреди, како што е прикажано подолу:

Под tiscsi6rx има 1 видео јазли и 2 медиумски јазол. Секој видео јазол одговара на DMA контекст доделен од CSI2 RX драјверот. Од 6-те видео јазли, 4 се користат за 4-те IMX219 камери, како што е прикажано на топологијата на медиумскиот канал подолу:

Како што е прикажано погоре, медиумскиот ентитет 30102000.ticsi2rx има 6 изворни плочки, но се користат само првите 4, секоја за еден IMX219. Топологијата на медиумскиот цевковод може да се илустрира и графички. Извршете ја следнава команда за да генерирате точка file:

Потоа извршете ја командата подолу на Linux компјутер за да генерирате PNG file:

Слика 4-2 е слика генерирана со користење на командите дадени погоре. Компонентите во софтверската архитектура на Слика 3-1 може да се најдат на овој графикон.

Стриминг од четири камери
Со правилно поставување на хардверот и софтверот, апликациите за повеќе камери можат да се извршуваат од корисничкиот простор. За AM62A, интернет-провајдерот мора да биде подесен за да произведе добар квалитет на слика. Погледнете го Водичот за подесување на интернет-провајдерот на AM6xA за тоа како да извршите подесување на интернет-провајдерот. Следните делови презентираат примери.ampстриминг на податоци од камерата на дисплеј, стриминг на податоци од камерата на мрежа и складирање на податоците од камерата во files.

Стриминг на податоци од камерата за прикажување
Основна примена на овој систем со повеќе камери е да ги стримува видеата од сите камери на дисплеј поврзан со истиот SoC. Следново е GStreamer цевковод, на примерampеден дел од стриминг на четири IMX219 на дисплеј (броевите на видео јазли и броевите на v4l-subdev во тек веројатно ќе се менуваат од рестартирање до рестартирање).

Стриминг на податоци од камерата преку етернет
Наместо стриминг на дисплеј поврзан на истиот SoC, податоците од камерата може да се стримуваат и преку Ethernet. Приемната страна може да биде или друг AM62A/AM62P процесор или компјутер домаќин. Следново е примерampначин на стриминг на податоците од камерата преку Ethernet (користејќи две камери за поедноставување) (забележете го приклучокот за кодирање што се користи во процесот):

Следниве е ексampвреме за примање на податоците од камерата и стриминг на дисплеј на друг AM62A/AM62P процесор:

Складирање на податоци од камерата во Files
Наместо да се стримуваат на екран или преку мрежа, податоците од камерата можат да се складираат локално fileс. Цевководот подолу ги складира податоците од секоја камера во file (користење на две камери како ексampле за едноставност).

Заклучок за длабоко учење со повеќе камери

AM62A е опремен со забрзувач за длабоко учење (C7x-MMA) со до два TOPS, кои се способни да извршуваат различни видови модели за длабоко учење за класификација, детекција на објекти, семантичка сегментација и друго. Овој дел покажува како AM62A може истовремено да извршува четири модели за длабоко учење на четири различни камери.

Избор на модел
EdgeAI-ModelZoo на TI обезбедува стотици најсовремени модели, кои се конвертирани/експортираат од нивните оригинални рамки за обука во формат лесен за вградување, така што можат да се префрлат на акцелераторот за длабоко учење C7x-MMA. Edge AI Studio Model Analyzer, базиран на облак, обезбедува лесна за употреба алатка „Избор на модел“. Динамички се ажурира за да ги вклучи сите модели поддржани во TI EdgeAI-ModelZoo. Алатката не бара претходно искуство и обезбедува лесен за користење интерфејс за внесување на потребните функции во посакуваниот модел.

За овој експеримент за длабоко учење со повеќе камери беше избран моделот TFL-OD-2000-ssd-mobV1-coco-mlperf. Овој модел за детекција на повеќе објекти е развиен во рамката TensorFlow со влезна резолуција од 300×300. Табелата 4-1 ги прикажува важните карактеристики на овој модел кога е обучен на базата на податоци cCOCO со околу 80 различни класи.

Табела 4-1. Главни карактеристики на моделот TFL-OD-2000-ssd-mobV1-coco-mlperf.

Модел	Задача	Резолуција	FPS	mAP 50% Точност на COCO	Латентност/кадар (ms)	DDR BW Искористеност (MB/рамка)
TFL-OD-2000-ssd- mobV1-coco-mlperf	Детекција на повеќе објекти	300×300	~ 152	15.9	6.5	18.839

Поставување на цевковод
Слика 4-3 го прикажува цевководот GStreamer со 4 камери за длабоко учење. TI обезбедува пакет од GStreamer. plugins што овозможуваат префрлање на дел од обработката на медиуми и инференцијата за длабоко учење на хардверските забрзувачи. Некои на пр.ampпомалку од овие plugins вклучуваат tiovxisp, tiovxmultiscaler, tiovxmosaic и tidlinferer. Цевководот на Слика 4-3 ги вклучува сите потребни plugins за повеќенасочен GStreamer цевковод за влезови од 4 камери, секој со медиумска претходна обработка, длабоко учење и постпроцесирање. Дуплираниот plugins за секоја од патеките на камерата се наредени во графиконот за полесна демонстрација.
Достапните хардверски ресурси се рамномерно распределени меѓу четирите патеки на камерата. На пример, AM62A содржи два мултискалери за слики: MSC0 и MSC1. Цевководот експлицитно го наменува MSC0 за обработка на патеките на камерата 1 и камерата 2, додека MSC1 е наменет за камерата 3 и камерата 4.

Излезот од четирите цевководи на камерите е намален и споен заедно со помош на додатокот tiovxmosaic. Излезот се прикажува на еден екран. Слика 4-4 го прикажува излезот од четирите камери со модел за длабоко учење кој извршува детекција на објекти. Секој цевковод (камера) работи со 30 FPS и вкупно 120 FPS.

Следно е целосната скрипта за процесот на учење со повеќе камери прикажана на Слика 4-3.

Анализа на перформанси

Поставувањето со четири камери со користење на V3Link плочката и AM62A SK беше тестирано во различни сценарија на апликации, вклучувајќи директно прикажување на екран, стриминг преку Ethernet (четири UDP канали), снимање на 4 одделни files, и со инференција за длабоко учење. Во секој експеримент, ја следевме фреквенцијата на слики и искористеноста на јадрата на процесорот за да ги истражиме можностите на целиот систем.

Како што претходно е прикажано на Слика 4-4, цевководот за длабоко учење го користи додатокот tiperfoverlay GStreamer за да ги прикаже оптоварувањата на јадрото на процесорот како графикон со ленти на дното од екранот. Стандардно, графиконот се ажурира на секои две секунди за да ги прикаже оптоварувањата како процент на искористеност.tage. Покрај додатокот tiperfoverlay GStreamer, алатката perf_stats е втора опција за прикажување на перформансите на јадрото директно на терминалот со опција за зачувување во fileОваа алатка е попрецизна во споредба со tTiperfoverlay бидејќи втората додава дополнително оптоварување на ARMm јадрата и DDR за да го исцрта графиконот и да го преклопи на екранот. Алатката perf_stats главно се користи за собирање резултати од искористеноста на хардверот во сите тест случаи прикажани во овој документ. Некои од важните јадра за обработка и забрзувачи проучени во овие тестови вклучуваат главни процесори (четири A53 Arm јадра @ 1.25GHz), забрзувач за длабоко учење (C7x-MMA @ 850MHz), VPAC (ISP) со VISS и повеќескалери (MSC0 и MSC1) и DDR операции.

Табелата 5-1 ги прикажува перформансите и искористеноста на ресурсите при користење на AM62A со четири камери за три случаи на употреба, вклучувајќи стриминг на четири камери на дисплеј, стриминг преку Ethernet и снимање на четири одделни камери. files. Во секој случај на употреба се имплементирани два теста: само со камерата и со инференција за длабоко учење. Покрај тоа, првиот ред во Табела 5-1 ја прикажува употребата на хардверот кога само оперативниот систем работел на AM62A без никакви кориснички апликации. Ова се користи како основа за споредба при оценување на употребата на хардверот на другите тест случаи. Како што е прикажано во табелата, четирите камери со длабоко учење и екран работеа со 30 FPS секоја, со вкупно 120 FPS за четирите камери. Оваа висока брзина на слики се постигнува со само 86% од полн капацитет на акцелераторот за длабоко учење (C7x-MMA). Покрај тоа, важно е да се напомене дека акцелераторот за длабоко учење беше тактен на 850 MHz наместо на 1000 MHz во овие експерименти, што е околу само 85% од неговите максимални перформанси.

Табела 5-1. Перформанси (FPS) и искористеност на ресурсите на AM62A кога се користи со 4 IMX219 камери за екрански приказ, Ethernet поток, снимање на Files, и изведување на инференцирање со длабоко учење

Апликација n	Гасовод (операција )	Излез	FPS просечен цевковод s	FPS вкупно	MPU A53s @ 1.25 GHz [%]	MCU R5 [%]	DLA (C7x- MMA) @ 850 MHz [%]	ВИСС [%]	MSC0 [%]	MSC1 [%]	ДДР Пат [MB/s]	ДДР Wr [MB/s]	ДДР Вкупно [MB/s]
Нема апликација	Основна линија Без операција	NA	NA	NA	1.87	1	0	0	0	0	560	19	579
Камера само	Поток на екранот	Екран	30	120	12	12	0	70	61	60	1015	757	1782
	Стрим преку етернет	ПДУ: 4 порти 1920×1080	30	120	23	6	0	70	0	0	2071	1390	3461
	Снимајте до files	4 fileс 1920×1080	30	120	25	3	0	70	0	0	2100	1403	3503
Камера со длабинско учење	Длабоко учење: Детекција на објекти MobV1-coco	Екран	30	120	38	25	86	71	85	82	2926	1676	4602
	Длабоко учење: Детекција на објекти MobV1-coco и Stream over Ethernet	ПДУ: 4 порти 1920×1080	28	112	84	20	99	66	65	72	4157	2563	6720
	Длабоко учење: Детекција на објекти MobV1- коко и снимање за да се files	4 fileс 1920×1080	28	112	87	22	98	75	82	61	2024	2458	6482

Резиме
Овој извештај за апликација опишува како да се имплементираат апликации со повеќе камери на семејството уреди AM6x. Во извештајот е даден референтен дизајн базиран на комплетот за решенија за камери V3Link на Arducam и AM62A SK EVM, со неколку апликации за камери кои користат четири IMX219 камери, како што се стриминг и откривање објекти. Корисниците се охрабруваат да го набават комплетот за решенија за камери V3Link од Arducam и да ги реплицираат овие примери.ampлес. Извештајот, исто така, дава детална анализа на перформансите на AM62A при користење на четири камери под различни конфигурации, вклучувајќи прикажување на екран, стриминг преку Ethernet и снимање на fileс. Исто така, покажува дека AM62A може паралелно да изведува инференција за длабоко учење на четири одделни потоци од камери. Доколку имате какви било прашања во врска со извршувањето на овиеampлес, поднесете барање на форумот на TI E2E.

Референци

AM62A комплет за стартување EVM Водич за брзо стартување

Решението за камера ArduCam V3Link - Водич за брз почеток
Документација за Edge AI SDK за AM62A
Паметни камери со вештачка интелигенција на Edge кои користат енергетски ефикасен процесор AM62A

Системи за огледала на камерата на AM62A
Системи за следење на возачот и присуството на возилото на AM62A
Апликација за четириканална камера за опкружувачки звук View и CMS системи за камери

AM62Ax Linux Academy за овозможување на CIS-2 сензорот
Edge AI ModelZoo
Edge AI Studio

Алатка Perf_stats

TI делови наведени во оваа белешка за апликација:

https://www.ti.com/product/AM62A7

ВАЖНО ИЗВЕСТУВАЊЕ И ОДГОВОРУВАЊЕ

TI ОБЕЗБЕДУВА ПОДАТОЦИ ЗА ТЕХНИЧКА И СИГУРНОСТА (ВКЛУЧУВАЈТЕ ЛИСТОВИ ЗА ПОДАТОЦИ), РЕСУРСИ ЗА ДИЗАЈН (ВКЛУЧУВАЈЌИ РЕФЕРЕНТНИ ДИЗАЈНИ), АПЛИКАЦИЈА ИЛИ ДРУГ СОВЕТ ЗА ДИЗАЈН, WEB АЛАТКИ, БЕЗБЕДНОСНИ ИНФОРМАЦИИ И ДРУГИ РЕСУРСИ „КАКО ШТО СЕ“ И СО СИТЕ ДЕФИОНИ И ОДГОВАРА СИТЕ ГАРАНЦИИ, ИЗРАЗНИ И ИМПЛИЦИРАНИ, ВКЛУЧУВАЈЌИ БЕЗ ОГРАНИЧУВАЊЕ БЕЗ ОГРАНИЧУВАЊЕ ИММПЛИЦИРАНИ ГАРАНЦИИ .

Овие ресурси се наменети за вешти развивачи кои дизајнираат со ТИ производи. Вие сте единствено одговорни за

избирање на соодветни ТИ производи за вашата апликација,

дизајнирање, потврдување и тестирање на вашата апликација и
обезбедување дека вашата апликација ги исполнува применливите стандарди и сите други безбедносни, сигурносни, регулаторни или други барања.

Овие ресурси може да се променат без претходна најава. TI ви дозволува да ги користите овие ресурси само за развој на апликација што ги користи производите на TI опишани во ресурсот. Забрането е друго репродуцирање и прикажување на овие ресурси. Не е доделена лиценца за кое било друго право на интелектуална сопственост на TI или за кое било право на интелектуална сопственост на трета страна. TI се оградува од одговорност за, а вие целосно ќе ги обештетите TI и неговите претставници од, какви било побарувања, штети, трошоци, загуби и обврски што произлегуваат од вашето користење на овие ресурси.

Производите на TI се обезбедени според Условите за продажба на ТИ или други важечки услови достапни или на ti.com или обезбедени заедно со такви ТИ производи. Обезбедувањето на овие ресурси од страна на ТИ не ги проширува или на друг начин ги менува важечките гаранции на ТИ или одрекувањата од гаранција за производите на ТИ.

ТИ се противи и ги отфрла сите дополнителни или различни услови што можеби сте ги предложиле.

ВАЖНА ЗАБЕЛЕШКА

Поштенска адреса: Texas Instruments, Post Office Box 655303, Dallas, Texas 75265

Најчесто поставувани прашања

П: Може ли да користам било кој тип на камера со уредите од семејството AM6x?

Семејството AM6x поддржува различни типови камери, вклучувајќи ги оние со или без вграден ISP. Погледнете ги спецификациите за повеќе детали за поддржаните типови камери.

Кои се главните разлики помеѓу AM62A и AM62P во обработката на слики?

Клучните варијации вклучуваат поддржани типови камери, излезни податоци од камерата, присуство на ISP HWA, HWA за длабоко учење и HWA за 3-D графика. Погледнете го делот за спецификации за детална споредба.

Документи / ресурси

Texas Instruments AM6x развива повеќе камери [pdf] Упатство за корисникот
AM62A, AM62P, AM6x Развивање на повеќе камери, AM6x, Развивање на повеќе камери, Повеќе камери, Камера

Референци

Упатство за употреба

Texas Instruments AM6x развива повеќе камери

Спецификации