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本文主要介绍了基于AM335x 的全彩LED 显示墙异步控制卡方案,重点介绍了基于GPU 的软件解决方案,在实现LED 显示墙所需的视频层和OSD 层叠加,缩放等功能的基础上,仍给客户定制的应用程序提供了足够的开发空间。希望该方案能加速客户进行异步控制卡的开发。
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4个回答
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全彩LED 显示墙控制卡简介
全彩 LE D显示显控制卡根据控制方式,可以分显两大显:同步控制卡和异步控制卡。 1.1 同步控制卡 全彩LED 同步显示墙主要由PC,同步控制卡和LED 显示模块组三部分组成,其连接方式如下: 图 1 同步控制模块图 同步控制卡将DVI 信号转成LED 显示模组所需要的视频信号格式,而且用以太网的方式传输给LED 显示模组。同步控制卡本身不做视频解码等处理,仅做格式转换。因此,一般采用FPGA 实现该功能。 1.2 异步控制卡 全彩LED 异步显示墙由异步控制卡和LED 显示模组组成,其连接方式如下: 图 2 异步控制卡模块图 由上图,异步控制卡主要由两个大的部分组成: • 视频处理模块。 在此模块中,SOC 从网口得到视频流以及UI 的素材,进行视频解码和UI 绘制,最后通过LCD 接口传送给FPGA。 • 视频信号转换模块。 在此模块中,FPGA 将视频信号转换成LED 显示模组所需的信号,并通过网口输出,该功能和同步控制卡的功能一样。 对比两种方案,可见异步控制卡具体有成本低,便于集中管理的特点。 |
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异步控制卡系统分析
下面从硬件和软件两个方面分析其主芯片的系统需求。 2.1 硬件部分 从硬件上看,视频处理模块部分主要由最小系统和外围模块两大部分组成。 • 最小系统 最小系统由主芯片,电源系统,DDR 和存储四部分组成。 不同级别的全彩屏对SOC 的处理能力有不同要求,具体的要求在软件部分有说明。 • 外围模块 音频接口,LCD 接口。即LED 显示墙的基本需求。 网络接口。百兆甚至千兆网口可以有效保证显示内容更新的高效性。 USB 接口。便于系统升级,以及扩展基于USB 各种外设。 SD 卡/TF 卡支持。便于系统升级以及内容的本地更新。 此外,异步卡一般和LED 显示墙一起放置于室外,所以需要可工作在宽温度范围的工业级芯片。 2.2 软件部分 软件部分主要由操作系统和应用软件两大部分组成。 2.2.1 操作系统 在异步控制卡行业中,主流系统选择了Linux。 2.2.2 应用软件 应用软件主要包含三个部分: • 多媒体部分。 用于对音视频码流的解码。 全彩屏主要分为高端和中低端两个档次: 高端,视频分辨率以及显示分辨率要求在720p 分辨率以上。 中低端,视频分辨率以及显示分辨率在640x480 以内。 由于LED 墙一般显示物理面积大,而且亮度高,所以对视频流的帧率要求较高,要求在每秒25 帧以上。因此,对于高端产品,一般需带有视频硬解码模块的主芯片,其价格一般较高;对于低端产品,使用软解码可实现,所以需要运算性能较强的主芯片,成本优势较好。 • UI 部分。 用于显示字幕,图片等,并处理UI 元素和视频层的叠加。叠加部分。由于涉及到透明度,尺寸变换等,运算需求也很大,所以需要主芯片具有相关的硬件加速模块。 • 远程控制部分。 该部分主要实现上位机对各控制卡的远程控制,内容更新等功能。该部分一般通过网络应用层实现,各控制厂家有自己的协议。 |
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AM335x 的解决方案
AM335x 是TI 新近推出的基于ARM Cortex-A8 的SOC,外设丰富,主要针对工业应用领域。针对异步控制卡应用,TI 也提供了基于Linux 的解决方案。下面将从硬件和软件两方面分别介绍该方案。 3.1 硬件方案 AM335x 具有一个强劲的核心Cortex-A8,该核的运算能力可达2.0DMIPS/MHz, 而且AM335x的主频可到1GHz,即运算总的能力可达2000 DMIPS,可流畅解码640x480 的MPEG4 视频流,而且有足够的运算余量绘制各种UI。 此外,AM335x 还有一个3D 图形加速核,SGX530,可支持OpenGL ES2.0。TI 在OpenGL ES2.0 之上提供了相应的软件方案,将SGX530 用于视频帧的尺寸缩放以及实现对UI 层和视频层的透明叠加的加速,后面软件部分会详细介绍该方案。 同时,AM335x 具有丰富的外设,如下图所示: 图 3 AM335x 异步控制卡硬件模块图 由上图可见AM335x 可完全涵盖所有异步控制卡的外设需求,不需要其他扩展。因此,总体成本具有很强竞争力。 TI 的开发板GP EVM(可查阅参考文档 [1] )都可以很便利的进行LED 应用的评估和开发,下文中的软件方案是以GP EVM 为平台进行开发的。 3.2 软件方案 软件方案主要分为操作系统和应用软件两大块,具体介绍如下。 3.2.1 操作系统 如前所述,Linux 是异步控制卡的主流操作系统,因此,本方案也选择了Linux 作为平台。AM335x EZSDK 提供了Linux 的完整开发包,包括板级支持包,交叉编译器,文件系统等,可查阅参考文档 [2] 。 3.2.2 软件模块 • UI 在基于Linux 的异步控制卡平台上,QT 以免费,开源,开发资料全以及在嵌入式系统上运行效率高等特点,已经成为异步控制卡厂商开发UI 主要的平台。在EZSDK 中已包含对QT4 的移植,可查阅参考文档[3]。QT 在开源网站上也有很丰富的资源,可查阅参考文档 [4] 。 • 多媒体 在EZSDK 中提供Gstreamer+ffmpeg的多媒体解决方案,可查阅参考文档[5] 和参考Gstreamer文档(参考文档[6])。在多媒体中,由于格式比较多,各种编码的复杂度以及编码质量差异较大是一个难点。而在LED 显示墙的应用场景中,多媒体码流可接受转码方式,所以可指定码流的格式。这里,推荐的多媒体格式MP4(MPEG4+AAC),其中MPEG4 选择simple profile,对此种码流,若分辨率为640x480,AM335x 可流畅解码每秒25 帧以上。 • 显示后端 AM335x 只有一个功能简单的LCD 控制器,该控制器只支持RGB 格式,其在Linux 中的驱动为framebuffer,可查阅参考文档 [7] 。相应的上述两个模块的显示后端也以framebuffer 为基础: Gstreamer的后端显示插件采用fbdevsink。由于视频解码后的格式为YUV 格式,而AM335x 自带的LCD 控制器只支持RGB 格式,因此此处可使用Gstreamer的插件ffmpegcolourspace进行色度空间的转换 QT 默认以framebuffer 为显示后端。 Framebuffer 会接收来自QT 和Gstreamer的图像帧数据,然后进行OSD 的叠加和缩放等操作,数据流如下图所示: 图 4 默认软件方案数据流程图 3.2.3 软件复杂度分析 在图4 中,深色模块为运算较密集模块,具体分析如下: • Gstreamer的解码和ffmpegcolourspace(CSC plugin)两个模块。 ARM 虽然有较强的运算能力,但对于较大分辨率的视频解码,视频解码的宏块运算等需较大运算量。另外,色度空间涉及浮点运算,而且为逐点运算,所以运算量需求也不小。 以640x480 分辨率的MP4(MPEG4 simple profile+AAC) 为例,若帧率为30fps 时,ARM 核的loading 在91%左右,其中ffmpegcolourspace模块约占运算量的50%。 • Framebuffer 模块。 在该模块中的 OSD 叠加指的是 UI 图层和视频图层之间的叠加,而且是包含带透明度的叠加,而图层的缩放是指对原图等比例的缩放,因而需对每一帧数据的每个像素点进行浮点乘加运算,参考ffmpegcolourspace的运算量,该部分运算量也应较大。 可见,ARM 核无法独自胜任系统所需的全部运算。 3.2.4 基于GPU 的优化方案 – GPU Composition GPU Composition 软件模块,调用 SGX530 模块进行色彩空间转换,OSD 叠加,图层缩放功能,分担A8 的运算负载使其专注于QT,视频解码等应用,下面将具体介绍。 • GPU Composition 模块的编译和安装 在TI Wiki 上有明确说明,可查阅参考文档[8]。 • GPU Composition 设计分析 A. 各功能模块 图 5 GPU Composition 软件模块图 SGX530 实现的功能模块标记为深色,具体功能如下: a. gpuvsink该模块设计为Gstreamer视频显示后端插件,将视频解码器解出的YUV 数据帧,传送给SGX530 模块。按照标准的Gstreamer视频显示后端插件设计,可采用标准的显示后端接口编程。对于视频输入的尺寸,要求其宽(width)为4 个像素点的倍数。其输出视频帧数据这里可称为Video Plane。 b. linuxfbofs 该模块设计为QT 架构中的显示后端,将QT 的帧数据发送到SGX530 模块中处理。linuxfbofs和framebuffer 有同样的接口,对于QT 应用开发是透明的。其输出界面帧数据为Graphics Plane。 GPU Composition 该模块基于Open GL ES 2.0 接口设计,对输入的Video plane 和Graphics Plane 进行色彩空间转换,图层缩放,OSD 叠加等操作,将最终的帧数据推送到Framebuffer 中显示。 B. 模块间的数据流 模块间的数据以Plane 的形式传递,具体介绍如下: a. Plane格式 Video Plane 可支持YUV422,NV12,I420 和 YUV420 格式帧数据。 Graphics Plane 可支持RGB565,RGB888 和ARGB8888 帧数据。 GPU Composition 接收这些格式的帧数据,并将其转换为RGB 格式,进行图层缩放,OSD 叠加等操作。 b. Plane 的内存分配 SGX530 输入内存(Buffer),只支持物理地址连续的Buffer。因此,在gpuvsink和linuxfbofs中,使用cmem(具体可查阅参考文档[9])据此要求分配内存Pool 来存储帧数据,需在Linux 启动时通过命令行参数”mem=”配置预留给Kernel 的内存,而剩下的内存即是给cmem所准备,用于分配物理连续的内存。 其大小的计算公式如下: Pool size for Graphics Plane = width * height * Bytes Per Pixel Pool size for Video Plane = video frame width * height * 2 (Bytes Per Pixel) * 8 (buffers) 对于一个Video Plane 可能需要多个Buffer,其具体个数定义在 gpu-compositing/gpuvsink/src/gst_render_bridge.h #define PROP_DEF_QUEUE_SIZE 8 c. Pool传递 Graphics Plane 和Video Plane 以指针的形式将Pool 传递给GPU Composition。 C. 模块间的控制流 a. 配置信息数据结构 对于Graphics Plane,通过命名管道““/opt/gpu-compositing/named_pipes/video_cfg_and_data_plane_X””其配置信息在下面数据结构中 关于此配置信息中,比较重要的有如下几点: • 对于 QT 而言,对入的对对参数来自 Linux 的 FB 对对,即对 LCD 屏的对示分辨率。 • 关于透明度(Alpha),Video plane 在底部,因此,Graphics Plane 决定 Video Plane的可对度。Alpha 可分对:全局Alpha,整个Plane 使用同一的一个Alpha 对;以像素点(Pixel)对对位的Alpha, 即像素的数据格式对ARGB8888,可以在局部对置Alpha。 • 可以通对对置对出的对构体out_g对对对出Plane 的对放。 对于Video Plane, 配置信息如下: 此配置结构体中的输入信息,会通过Gstreamer的标准接口,通过前级的Gstreamer Plugin 进行配置。如前所述,输入视频帧的宽(width)的像素点数,需为4 的倍数;对于输出信息,和Graphics Plane 一样,可以通过配置输出数据结构out,实现缩放功能。 b. 命名管道( named pipe)配置信息 上述配置信息,通过存放于文件系统中的命名管道,传递到GPU Composition 模块。 对于linuxfbofs,命名管道文件为/opt/gpu-compositing/named_pipes/gfx_cfg_plane_X。 对于gpuvsink,命名管道文件为/opt/gpu-compositing/named_pipes/video_cfg_and_data_plane_X |
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方案实验
笔者基于GPU Composition 方案,在AM335x EVM 板上,开发了Gstreamer和QT 应用程序,以验证整个异步LED 显示墙方案的性能。 4.1 代码及编译 代码分成两个应用: • Gstreamer部分,可在参考文档[10]下载,为一个视频播放器,可循环播放MP4 视频 • QT 部分,可以在参考文档 [11]下载,包括一个时钟和滚动字幕。 可以根据参考文档[8]进行编译。 4.2 代码运行 在AM335x EVM(AM3358 主频为720MHz)上,运行命令行如下: 这里播放的视频流为mp4 格式,其包含有分辨率为640x480 的MPEG4 simple profile 码流以及AAC 音频流。 运行效果图如下: 图 6 示例运行效果图 可以从截图中看到,OSD 层和视频层的透明度叠加很清楚。 4.3 性能分析 关于GPU Composition 方案的性能提高,可以参考下面两个截图。 图7 中,没有使用GPU Composition 方案,CPU 除了要做解码,也需要做色彩空间转换,其CPU 占用率达到91%。 图8 中,使用了GPU 分担了视频叠加,色彩空间转换等运算,在整个系统的总运算量明显大于仅仅Gstreamer播放视频的情况下,ARM 核的CPU 占用率仅仅只有58%,仍给应用程序留下运行的空间。 更多的示例可查阅参考文献[8]。 图 7 单Cortex-A8 软解视频流的系统负载 图 8 GPU Composition 方案视频播放的系统负载 |
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只有小组成员才能发言,加入小组>>
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