将在PC端訓練拟合後的信息隐藏模型及提取器模型移植到嵌入式平台,嵌入式平台的硬件和軟件資源配置如表所示。
嵌入式設備選用RK3399開發闆,其CPU由兩個Cortex-A72大核及四個Cortex-A53小核構成,GPU型号為四核ARM架構的Mali-T864,支持幀緩沖壓縮和大量圖形計算接口,配有4GB内存和16GB内置存儲器。
此外,在網絡支持上,RK3399開發闆帶有RJ45接口千兆以太網,支持2.4GHz/5GHz WiFi雙頻,闆載WIFI/BT模塊。
在接口設備上,内置了低功耗MCU,雙ISP像素處理能力高達13MPix/s,支持PCIe 2.1、雙USB 3.0及Type-C接口。
在顯示設備中,擁有HDMI 2.0接口,支持HDCP。軟件環境中,支持Ubuntu、Linux、Android7.0及以上的操作系統,本論文選擇采用Ubuntu操作系統。嵌入式平台的接口示意圖如圖所示,嵌入式平台環境搭建如圖所示。
在嵌入式平台中,良好的信息隐藏算法應适應嵌入式平台資源受限的特點,盡可能少的占用系統内存。
為了測試本文所提出信息隐藏機制的内存占用,分别在PC平台和嵌入式平台進行實驗,結果如表所示。
通過實驗結果可以看出,PC平台上運行的各信息隐藏算法的内存占用率均低于嵌入式平台,這是由于PC平台擁有較強能力的處理器,而嵌入式平台隻為滿足特定功能而資源受限,在計算處理能力上與PC平台有着一定的差距。
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