图像处理系统的发展历程，从最初的机箱式大体积结构，逐步演变为插卡式小型化设计。然而，图像信息处理在实时性和容量上仍面临挑战，这主要体现在以下两个方面：
实时性要求
在实现图像处理系统时，我们可以采用多种方法，如软件实现、单片机实现或专用DSP芯片。但每种方法都有其局限性，比如软件速度慢，不适合实时系统；单片机使用冯•诺依曼总线结构，乘法运算速度较慢；而专用DSP芯片虽然高速，但灵活性有限且开发工具不够完善。
为了满足实时性的需求，本系统采用了在通用计算机中嵌入DSP加速卡来实现图像处理。利用DSP芯片的高速特性完成大部分图像处理工作，而计算机则作为辅助操作和存储系统。在这种方案下，我们能够发挥DSP的优势，同时保持良好的灵活性，并且开发工具相对成熟。此外，PCI总线提供了MB/s级别的传输速度，与ISA总线相比显著提高了数据传输效率。
小型化要求
随着技术进步，人们越来越追求小型化的图像处理应用，使得整个系统能够集成到一个小巧的设备中甚至是一块电路板上。这就需要高性能、高集成度的处理器来完成原本需要多个部件协作完成的大任务。由于其中央控制器特性，DSP能将多种功能融合于一身，并通过外部扩展进行复杂功能拓展，从而实现系统的小型化。
对于大量视频数据来说，其另一个关键特点是大容量存储需求，这与音频数据存在本质区别。大容量数据即使需要高速CPU，也必须配备可扩展的大容量存储空间。在通用计算机上通过软件实现或单片机实施，都无法完全满足这一需求。
针对以上问题，本文提出了基于TI公司C6000系列DSP中的TMS320C6211构建的小型化、实时性的图像采集系统。本方案结合了高性能CPU和可扩展存储空间，以满足实际应用中的各种需求。具体来说，该系统包括三个核心模块：DSP图像处理模块、视频解码模块以及PCI总线接口模块，每个模块都具有明确的功能和作用。
DSP 图像处理系統結構
本系統採用的TMS320C6211處理器由三個主要部分組成：CPU 核心、外設與儲存空間，它們各自擁有獨立的一些優點以應對圖象處理任務。這個處理器通過VLIW（超長指令字）架構來實現並行運算，並通過流水線技術來提升效率，這樣就能夠滿足高達1600MIPS(百萬條指令/秒) 的計算能力。而SDRAM儲存空間選擇的是128Mb SDRAM，以支持快速讀寫操作，並Flash儲存空間則為8Mb FLASH，以便於進行程序升級等動作。
2.1 DSP圖象處理模組
TMS320C6211 是 TI 公司發布的一款面向視頻處理領域新款高速數字處理晶片，用於移動通信基站、圖象監控等需 高速智能化應用的領域。它具有最高時鐘頻率為167MHz 和峰值性能為1600MIPS (百萬條指令/秒)、2400MOPS (百萬次運算/秒) 等優秀性能，可以執行36 M條指令以內完成對FIFO讀出的576 行資料之後所需時間內的情況下，即30ms 內可以執行36 M條指令，這顯示出 C6211 在這種情況下的強大計算能力。
2.2 影響調節子
本系統影射調節子採取的是Philips 公司SAA7111A 作為影射調節晶 片控制工程網版權所有, SAA7111A 可以提供四路 模態影射輸入, 具有兩個 模態影射通道支持 四路攝氏電流輸入信號轉換至數位信號, 這是一種有效地將傳統電視訊號轉換為數位形式進一步分析與處理的手段。
總结来说，本文旨在解决现有的图片捕捉设备不足的问题，如缺乏准确迅速捕捉图片，以及如何将这些图片转换为数字格式并进行进一步分析。本文提出了一种新的解决方案，将使用先进技术如深度学习与人工智能技术结合起来，在这个过程中使用到了最新最先进的人工智能硬件设备，如GPU等。这项研究预计会极大的改善当前拍照设备从拍摄到分析结果之间时间延迟的问题，为用户带来更快更准确的人脸识别服务。此外，还将探讨如何安全地共享这些个人信息，以及保护用户隐私不受侵犯的问题。这项研究不仅会推动科技行业向前发展，而且还会帮助我们更好地理解人脸识别背后的科学原理，并可能导致更多创新的应用出现。在未来的工作中，我们计划继续优化我们的模型，使其更加精准无误，同时也希望能够得到更多关于这项技术潜力及其影响力的反馈意见，以便我们做出更好的决策。如果你对这项研究感兴趣或者想要了解更多，请随时联系我，我很乐意回答你的问题并分享我的知识。
