嵌入式視覺技術簡介

來源:文萃谷 2.33W

目前人工智能正以相當快的速度跨入物聯網,這也將促使視覺應用從過去着重在手機、平板等產品,逐步普及到越來越多的終端產品中,例如汽車、無人機、AR/VR等,同時讓嵌入式視覺在整體市場中的必需性大增。下面是小編整理的關於嵌入式視覺技術簡介,希望大家認真閲讀!

嵌入式視覺技術簡介

計算機視覺的需求從未如此強烈。 受深度學習進步的推動,視覺和人工智能(AI)裝置,正以令人驚訝的數量,進入市場。 雖然在嵌入式系統中,採用視覺和深度學習構成了挑戰,但它正成為一個需求。 以下介紹嵌入式智能視覺,已成為必備組件的各種市場和使用案例。

  攝影機/成像技術夯 視覺成移動裝置成敗關鍵

可能很難想象,大約十年前,手機中內嵌攝影機是一件難得的事情。 現今,大多數手機至少有兩個攝影機,一個後置,用於常規拍攝,一個前置,用於自拍和視訊通話。 另外,還有一個強大的雙攝影機趨勢,如新推出的華碩ZenFone 3 Zoom,可以提供類似數字單眼相機(DSLR)的各項功能,如光學變焦、散景和重新聚焦。 移動裝置上的圖像質量,也接近於數字單眼相機,具有視訊穩定、低光增強、超分辨率和HDR等圖像增強技術。 一個很好的例子,是新的華碩Super Pixel技術。 最近我們看到智能手機和平板計算機攝影機,還支持AR/VR及3D建模。 這些功能是手機市場的重大突出優勢。 因此,持續的競爭推動出現新功能和顯著的效能改進,同時使用更少的電力來延長電池續航時間。

智能視訊分析,也正在徹底改變安保行業。 機場航站樓等大型設施,始終處於監控的最前沿,但現在對於小型住宅,也變得越來越便宜,而更容易實現。 在應對安保問題方面,對複雜場景進行實時視訊分析至關重要。 在某些情況下,雲端服務用於分析,但是透過分析流經裝置本身的`視訊流,可以更好地服務於許多情況。 這稱為邊緣分析或邊緣處理。 延遲的反應時間、敏感型數據的脆弱性,和不斷增加的數據流量,是邊緣處理對於視訊分析如此重要的一些原因。 對於電池供電的設備來説,最大的挑戰之一是,確保功率限制得到保證。 這就是為什麼低功耗高效能的嵌入式系統,對於這個市場至關重要的原因所在。

無人駕駛汽車已經在許多城市部署用於實驗和試運行。 但是,直到完全自主的技術成熟,由ADAS功能支持的高度自動化車輛(HAV),將仍然占主導地位。 這些功能使用計算機視覺算法(如圖像失真校正、圖像拼接等,並結合深層次深度學習技術),以確保安全性和效率。 其與中央超級計算機相反,在相機本身(邊緣分析)中執行處理也有許多優點。 ADAS的一些主要趨勢包括,靈活的解決方案,以適應OEM快速發展的計劃;主要關注功率/效能比和尺寸減小;強大的軟件支持,支持投資回報。

隨着無人機無處不在,它們也變得更加自主,更少依賴用户操作。 無人機整合了擴展計算機視覺和機器學習功能的智能傳感器和系統。 高需求的一些顯著功能包括「跟隨我」和「興趣點」。 這些功能使無人機,能夠自動鎖定移動的物體。 而要完美而無須人為干預地執行這些功能,無人機需要感知、避免和導航技能。 如果這些功能中的一個沒有正確執行,可能會出現嚴重的後果,如撞到沒有正確分析和避免的障礙物。 這須要在邊緣裝置上,實時完成高質量的視覺處理。

此外,對更高分辨率視訊的需求,也在不斷增長。 現今,高畫質視訊被認為是理所當然的,4K或UHD正在變得普遍,而不僅僅是為高端裝置預留。 同時,希望增加飛行時間,因此所有的處理都需要高效率。 在這個多元化的市場中,解決方案還必須具有靈活性,以便在客户需求和市場動態變化的推動下,實時推出新功能。

如CES 2017所證明,物聯網(IoT)市場如火如荼。 智能家庭不再是潮流趨勢,而成為一個真正的細分市場,推出許多務實而實用的產品。 遠程語音虛擬助理(如Amazon Echo和Google Home)在CES上隨處可見。 同時,有許多智能家庭裝置(如配備智能攝影機的LED燈泡和360度攝影機)使用像臉部識別、失真校正和圖像拼接等視覺技術。 下一步將是融合語音助理和視覺技術,以完善智能家庭體驗。

CES上的另一個強大趨勢,是遊戲之外出現的AR/VR的一些實用的使用案例,這僅吸引了相對較小的細分市場。 具有更廣泛吸引力的使用案例的一個例子,是使用VR來觀看現場體育賽事。 360度攝影和定向音頻的組合,在高速5G因特網上實時傳輸,提供了一種完全身臨其境的體驗,就像身在現場。

去年的PokémonGo熱潮已經清楚表明,數以百萬計的潛在用户,只是在等待機會使用這項技術。 找到合適的使用案例,並正確加以包裝,勢必會相關領域尋到商機。 CEVA將自身定位為可編程IP成像和視覺引擎行業的領導者。 這就是為什麼CEVA不僅提供頂級的視覺處理IP,同時提供簡化全面嵌入式解決方案之開發的最佳框架的原因所在。 而這也包括一個可擴展的架構,其中包含提供一鍵完成神經網絡的移植、實時軟件庫、硬件加速器等等的工具包。 所有這些都旨在確保順利過渡到嵌入式環境,並最大程度地縮短客户的上市時間。

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