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分析 丨AI算法愈加復(fù)雜,但是機器視覺的開發(fā)門檻在降低

芯查查 ? 來源:芯查查 ? 作者:芯查查 ? 2024-02-19 16:49 ? 次閱讀

機器視覺系統(tǒng)依賴于機器學習(machine learn)和深度學習(deep learn),尤其是深度學習的重要分支“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”在圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用,使機器視覺能夠從原始像素數(shù)據(jù)中直接學習特征并準確判斷。此外,AI大模型近兩年受到關(guān)注,也可能被引入機器視覺領(lǐng)域,在跨模態(tài)理解和推理等方面展現(xiàn)出更強能力。

AI算法的復(fù)雜程度越來越高,機器視覺系統(tǒng)設(shè)計面臨挑戰(zhàn),然而,從各種開發(fā)資源來看,機器視覺系統(tǒng)開發(fā)不會更難,或許會更加容易。

標準模塊、系統(tǒng)級模塊(SOM)易用性提升

首先是各種標準化的機器視覺模塊(如智能相機、視覺傳感器、3D相機)集成了必要的成像元件、圖像處理器通信接口,用戶可以直接通過軟件配置或二次開發(fā)實現(xiàn)所需功能,減少底層硬件設(shè)計和集成的工作量。

其次,系統(tǒng)模塊(System on Module,SOM)易用性提升,可用于加速機器視覺項目開發(fā)。SOM相當于一個高度集成的小型計算機主板的核心部分,包括CPUGPURAM和一些基本電路,可以直接將SOM插入載板,進行功能擴展、連接外部設(shè)備,快速構(gòu)建功能完備的嵌入式系統(tǒng)或產(chǎn)品原型。

下面介紹幾款可用于機器視覺系統(tǒng)開發(fā)的SOM:

1. NVIDIA Jetson

NVIDIA Jetson利用AI為機器人開發(fā)、智能視頻分析、機器視覺和自主機器的未來提供動力支持。NVIDIA Jetson系列模組是緊湊而高性能的計算機,輔以NVIDIA JetPack? SDK,可加速軟件開發(fā)。在邊緣生成式AI、NVIDIA Metropolis和Isaac平臺的支持下,Jetson提供可擴展的軟件、現(xiàn)代AI堆棧、靈活的微服務(wù)和API、生產(chǎn)就緒型ROS軟件包以及觸手可及的特定于應(yīng)用程序的AI工作流。Jetson還與其他NVIDIA平臺無縫集成,共享AI軟件和云原生工作流。此外,它還擁有構(gòu)建軟件定義自主機器和突破性邊緣AI解決方案所需的節(jié)能性能。每個NVIDIA Jetson都是一個完整的SOM,包括GPU、CPU、內(nèi)存、電源管理和高速接口等。

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圖注:NVIDIA Jetson系列(圖源:NVIDIA)

2. Xilinx Kria K26 SOM

Kria K26 SOM為滿足當前和未來市場對視覺AI和視頻分析的需求而設(shè)計,搭載基于Zynq? UltraScale+? MPSoC架構(gòu)的自適應(yīng)SoC以及支持該SoC所需的所有基本組件,比如存儲器和電源等。Kria K26 SOM搭配一款簡單的專為最終用戶設(shè)計的載卡,該卡集成了用戶終端系統(tǒng)具體使用的連接組件和附加組件,量產(chǎn)部署的定制也簡便易行。

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圖注:Kria K26 SOM與NVIDIA Jetson Nano和NVIDIA Jetson TX2特性對比(圖源:AMD
3. 瑞薩電子SOM解決方案

從視覺的采集、處理、分析和理解中生成數(shù)字元數(shù)據(jù)需要具有AI的高性能MPU。瑞薩電子的SOM解決方案使開發(fā)人員能夠管理這些關(guān)鍵決策流程。系統(tǒng)優(yōu)勢:高性能雙核Arm? Cortex?-A53 MPU;專用高速硬件AI推理(DRP-AI);符合SMARC 2.1標準的設(shè)計。

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圖注:瑞薩電子機器視覺SOM結(jié)構(gòu)(圖源:瑞薩電子)

4. 基于瑞芯微RK3588的SOM

RK3588 S15是一款專門面向AI機器視覺應(yīng)用的SOM,支持安卓、Linux鴻蒙OS,體積小巧,方便用于便攜式設(shè)備開發(fā),如UAV、智能頭盔、工業(yè)機器人、市政機器人等產(chǎn)品開發(fā)。RK3588采用8nm制程的8核心CPU,集成G61GPU、大算力NPU和8K VPU,可為機器視覺應(yīng)用提供強力支撐。S15核心板已將RK3588的全部功能接口引出,豐富的接口設(shè)計也有助于快速落地相關(guān)產(chǎn)品。

除了瑞芯微之外,基于晶晨、全志科技、地平線、寒武紀海思處理器芯片的SOM也有不少,這些產(chǎn)品通常是下游合作方推出的針對機器視覺應(yīng)用的定制化產(chǎn)品,這里不做贅述。

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圖注:面向AI機器視覺應(yīng)用的核心板SOM RK3588 S15(圖源:ScenSmart)
單板計算機、開源軟件庫普及
單板計算機(Single Board Computer,SBC)與開源軟件庫結(jié)合,也可以加速機器視覺系統(tǒng)的開發(fā)進程。

單板計算機提供高性價比硬件解決方案,集成了處理器、內(nèi)存、輸入輸出接口以及必要的多媒體處理能力,能直接運行復(fù)雜圖像處理和深度學習算法。快速使用SBC搭建原型系統(tǒng)進行實驗和驗證,降低機器視覺項目的啟動門檻。SBC另一個優(yōu)勢是,龐大的用戶社區(qū)和技術(shù)支持,共享硬件驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)鏡像、應(yīng)用程序?qū)嵗?a href="http://m.xsypw.cn/v/" target="_blank">教程,為機器視覺應(yīng)用的開發(fā)提供了便利。

常見的SBC品牌比如飛騰派、樹莓派ArduinoBeagleBone賽昉科技的昉·星光系列RISC-V架構(gòu)單板計算機、Firefly(螢火蟲)等。

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圖注:飛騰派與樹莓派的特性(圖源:中電港公眾號)

此外,諸如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等開源機器視覺和深度學習框架的出現(xiàn),使得開發(fā)者無需從零開始構(gòu)建復(fù)雜的圖像處理算法,這些工具包提供了豐富的預(yù)訓練模型、API函數(shù)以及易于使用的編程接口,極大簡化視覺應(yīng)用的開發(fā)流程。

將單板計算機與開源軟件庫結(jié)合,開發(fā)者可以在一個相對較低的成本下,迅速構(gòu)建和迭代機器視覺解決方案,實現(xiàn)從原型驗證到產(chǎn)品化部署的快速轉(zhuǎn)換。以飛騰派和OpenCV開發(fā)機器視覺為例,飛騰派本身采用飛騰自主研發(fā)的高能效異構(gòu)多核處理器技術(shù),具有模塊化、易上手、全開源、低成本的特點,可通過OpenCV在飛騰派板子的移植編譯與交叉編譯,快速啟動機器視覺的開發(fā)。關(guān)于飛騰派機器視覺的開發(fā)代碼、開發(fā)流程等,可以在芯查查社區(qū)查詢。

云服務(wù)提升開發(fā)效率
云計算服務(wù)提供商也推出了包含機器視覺功能的服務(wù),允許用戶通過API調(diào)用進行圖像識別和分析,無需在本地部署復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施。云服務(wù)的基本作用是數(shù)據(jù)存儲與管理、計算資源擴展、模型訓練平臺、服務(wù)化部署等。主要的云服務(wù)包括:阿里云視覺智能開放平臺,提供圖像識別、物體檢測、內(nèi)容審核等多種機器視覺API服務(wù)。騰訊云計算機視覺服務(wù)提供多種視覺分析服務(wù),包括圖像識別、人臉識別、文字識別、內(nèi)容審核等。百度大腦視覺技術(shù)提供了基于百度大腦的計算機視覺技術(shù),如通用物體及場景識別、圖像搜索、人體分析等服務(wù)。華為云視覺智能服務(wù)推出多個視覺相關(guān)的云服務(wù),例如圖像識別、視頻分析、OCR等,適用于工業(yè)質(zhì)檢、安防監(jiān)控等多個領(lǐng)域。

小結(jié)
隨著系統(tǒng)模組SOM、單板計算機SBC的發(fā)展,以及各類開源軟件庫的廣泛應(yīng)用,機器視覺系統(tǒng)的開發(fā)難度得到了顯著降低,更多的開發(fā)者和企業(yè)能夠在有限的技術(shù)資源下快速進入這一領(lǐng)域,推動了機器視覺技術(shù)在各行各業(yè)的普及和創(chuàng)新應(yīng)用。

審核編輯 黃宇

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