嵌入式视觉技术简介

时间:2020-08-15 15:48:33 嵌入式培训 我要投稿

嵌入式视觉技术简介

  目前人工智能正以相当快的速度跨入物联网,这也将促使视觉应用从过去着重在手机、平板等产品,逐步普及到越来越多的终端产品中,例如汽车、无人机、AR/VR等,同时让嵌入式视觉在整体市场中的必需性大增。下面是小编整理的关于嵌入式视觉技术简介,希望大家认真阅读!

  对计算机视觉的需求从未如此强烈。 受深度学习进步的推动,视觉和人工智能(AI)装置,正以令人惊讶的数量,进入市场。 虽然在嵌入式系统中,采用视觉和深度学习构成了挑战,但它正成为一个需求。 以下介绍嵌入式智能视觉,已成为必备组件的各种市场和使用案例。

  摄影机/成像技术夯 视觉成移动装置成败关键

  可能很难想象,大约十年前,手机中内嵌摄影机是一件难得的事情。 现今,大多数手机至少有两个摄影机,一个后置,用于常规拍摄,一个前置,用于自拍和视讯通话。 另外,还有一个强大的双摄影机趋势,如新推出的华硕ZenFone 3 Zoom,可以提供类似数字单眼相机(DSLR)的各项功能,如光学变焦、散景和重新聚焦。 移动装置上的图像质量,也接近于数字单眼相机,具有视讯稳定、低光增强、超分辨率和HDR等图像增强技术。 一个很好的例子,是新的华硕Super Pixel技术。 最近我们看到智能手机和平板计算机摄影机,还支持AR/VR及3D建模。 这些功能是手机市场的重大突出优势。 因此,持续的竞争推动出现新功能和显著的'效能改进,同时使用更少的电力来延长电池续航时间。

  智能视讯分析,也正在彻底改变安保行业。 机场航站楼等大型设施,始终处于监控的最前沿,但现在对于小型住宅,也变得越来越便宜,而更容易实现。 在应对安保问题方面,对复杂场景进行实时视讯分析至关重要。 在某些情况下,云端服务用于分析,但是透过分析流经装置本身的视讯流,可以更好地服务于许多情况。 这称为边缘分析或边缘处理。 延迟的反应时间、敏感型数据的脆弱性,和不断增加的数据流量,是边缘处理对于视讯分析如此重要的一些原因。 对于电池供电的设备来说,最大的挑战之一是,确保功率限制得到保证。 这就是为什么低功耗高效能的嵌入式系统,对于这个市场至关重要的原因所在。

  无人驾驶汽车已经在许多城市部署用于实验和试运行。 但是,直到完全自主的技术成熟,由ADAS功能支持的高度自动化车辆(HAV),将仍然占主导地位。 这些功能使用计算机视觉算法(如图像失真校正、图像拼接等,并结合深层次深度学习技术),以确保安全性和效率。 其与中央超级计算机相反,在相机本身(边缘分析)中执行处理也有许多优点。 ADAS的一些主要趋势包括,灵活的解决方案,以适应OEM快速发展的计划;主要关注功率/效能比和尺寸减小;强大的软件支持,支持投资回报。

  随着无人机无处不在,它们也变得更加自主,更少依赖用户操作。 无人机整合了扩展计算机视觉和机器学习功能的智能传感器和系统。 高需求的一些显著功能包括「跟随我」和「兴趣点」。 这些功能使无人机,能够自动锁定移动的物体。 而要完美而无须人为干预地执行这些功能,无人机需要感知、避免和导航技能。 如果这些功能中的一个没有正确执行,可能会出现严重的后果,如撞到没有正确分析和避免的障碍物。 这须要在边缘装置上,实时完成高质量的视觉处理。

  此外,对更高分辨率视讯的需求,也在不断增长。 现今,高画质视讯被认为是理所当然的,4K或UHD正在变得普遍,而不仅仅是为高端装置预留。 同时,希望增加飞行时间,因此所有的处理都需要高效率。 在这个多元化的市场中,解决方案还必须具有灵活性,以便在客户需求和市场动态变化的推动下,实时推出新功能。

  如CES 2017所证明,物联网(IoT)市场如火如荼。 智能家庭不再是潮流趋势,而成为一个真正的细分市场,推出许多务实而实用的产品。 远程语音虚拟助理(如Amazon Echo和Google Home)在CES上随处可见。 同时,有许多智能家庭装置(如配备智能摄影机的LED灯泡和360度摄影机)使用像脸部识别、失真校正和图像拼接等视觉技术。 下一步将是融合语音助理和视觉技术,以完善智能家庭体验。

  CES上的另一个强大趋势,是游戏之外出现的AR/VR的一些实用的使用案例,这仅吸引了相对较小的细分市场。 具有更广泛吸引力的使用案例的一个例子,是使用VR来观看现场体育赛事。 360度摄影和定向音频的组合,在高速5G因特网上实时传输,提供了一种完全身临其境的体验,就像身在现场。

  去年的PokémonGo热潮已经清楚表明,数以百万计的潜在用户,只是在等待机会使用这项技术。 找到合适的使用案例,并正确加以包装,势必会相关领域寻到商机。 CEVA将自身定位为可编程IP成像和视觉引擎行业的领导者。 这就是为什么CEVA不仅提供顶级的视觉处理IP,同时提供简化全面嵌入式解决方案之开发的最佳框架的原因所在。 而这也包括一个可扩展的架构,其中包含提供一键完成神经网络的移植、实时软件库、硬件加速器等等的工具包。 所有这些都旨在确保顺利过渡到嵌入式环境,并最大程度地缩短客户的上市时间。

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