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嵌入式視覺的“錢”圖已經(jīng)興起了

安富利 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-07-06 10:03 ? 次閱讀

如果要評選出過去十年間高科技領(lǐng)域發(fā)展最快的技術(shù),嵌入式視覺一定榜上有名。我們無需去援引市場調(diào)研數(shù)據(jù)來印證這個判斷,因為今天身邊那些層出不窮的嵌入式視覺用例,我們隨便就能信手拈來。比如:

站在ATM機前,只需“刷臉”我們就可以取錢,人臉識別漸成身份識別主流;

我們的愛車已經(jīng)裝備越來越多的攝像頭,輔助駕駛員感知周圍的環(huán)境,向無人駕駛王國邁進;

家庭中,安防監(jiān)控探頭已成標配,開發(fā)者正在考慮給智能冰箱等其他家電加裝視覺功能;

如影隨形的手機,其攝像頭除了拍照還在衍生出許多新玩法,比如AR游戲;

當你走進無人便利店,數(shù)以百計的攝像頭就開始記錄和分析你的一舉一動,它們可能比你還了解自己想要什么……

可以說,每一個攝像頭的背后都會有一個嵌入式視覺系統(tǒng)在不知疲倦地觀察和分析著這個世界。

所謂“嵌入式視覺”,顧名思義,就是在嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)計算機視覺功能和應(yīng)用。之所以在過去十年中嵌入式視覺的應(yīng)用版圖不斷擴張,很大程度上得益于處理器技術(shù)的發(fā)展,使得人們能夠從硬件中獲得足夠的算力,讓在嵌入式情景下運行復雜的視覺算法成為可能。

不過,現(xiàn)實中的嵌入式視覺系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)還是會遇到諸多挑戰(zhàn),比如功耗、尺寸、成本等等。而其中最大的一個挑戰(zhàn)在于,嵌入式應(yīng)用的碎片化,使得嵌入式視覺的具體需求千差萬別,而其對應(yīng)的視覺處理算法也沒有統(tǒng)一標準可循,且往往會隨時間變化而變化。開發(fā)者通常也喜歡不斷優(yōu)化那些算法,讓自己的方案獲得差異化的競爭優(yōu)勢。

這種“不確定性”,對于嵌入式處理器廠商來說,倒是一個不錯的機會,因為在沒有一統(tǒng)天下的霸主之前,誰都有獲利的空間。這也造就了目前嵌入式視覺領(lǐng)域,硬件處理器架構(gòu)“百花齊放”的格局。而對于開發(fā)者來說,在嵌入式視覺處理器的選擇上,則需要更周全的考量,以選擇一款最適合自己的方案。

圖1,安富利基于Nuvoton系統(tǒng)級芯片N32926的網(wǎng)絡(luò)攝像機平臺方案,外形小、成本低,非常適合中國監(jiān)控市場大批量需求

專用ASIC/ASSP視覺處理芯片,由于可以將軟件算法固化在硬件電路上,所以在性能上優(yōu)勢明顯,如果有足夠的出貨量,性價比也會讓別人望塵莫及。但其“短板”也十分明顯——靈活性不夠——面對“善變”的嵌入式視覺應(yīng)用,無論是在開發(fā)周期還是研發(fā)成本上,難免會不適應(yīng)。所以除非是一些成熟和放量的應(yīng)用,嵌入式視覺開發(fā)者在是否采用ASIC/ASSP上,大都持謹慎的態(tài)度。

通用處理器,作為嵌入式視覺可選的另一種硬件架構(gòu),與ASIC/ASSP不同,它是通過編程在統(tǒng)一的硬件架構(gòu)上去跑不同的軟件算法,因此具有極大的靈活性,且系統(tǒng)架構(gòu)簡單,便于開發(fā)。而且由于有比較完善的生態(tài)系統(tǒng)的支持,很多算法移植到通用處理器上會比較方便。不過視覺算法通常要使用大量的數(shù)據(jù),通用處理器中存儲器帶寬會成為性能瓶頸,無法適應(yīng)這種大數(shù)據(jù)流的處理,所以雖然通用處理器技術(shù)在不斷提升,但從架構(gòu)上并不適合性能要求高的嵌入式視覺應(yīng)用。

GPUDSP,會被開發(fā)者用來彌補通用處理器在視覺處理“專業(yè)性”上的局限。比如GPU憑借在并行計算上的出色能力,在3D圖形處理上優(yōu)勢明顯。而且,GPU和DSP也都可以編程,運行不同算法,因此也具有靈活性。但是GPU和DSP還是比較有“個性”的器件,雖然專長突出,但難于獨立構(gòu)成完整的視覺處理器系統(tǒng),往往還需要整合通用CPU、協(xié)處理器等其他硬件電路,組成復雜的異構(gòu)處理系統(tǒng),這無疑讓開發(fā)難度大大增加。

作為這種異構(gòu)處理系統(tǒng)的代表,手機等智能終端上使用的移動應(yīng)用處理器(AP)就是一個典型的例子。它們通常包括必要的視覺處理硬件資源,在外型和能效上做了很多優(yōu)化,以適應(yīng)電池供電便攜設(shè)備的要求,而且有較強的軟件開發(fā)平臺支持,我們也能看到一些嵌入式視覺方案和產(chǎn)品采用了移動AP的套片做設(shè)計,但是由于AP中集成的一些專業(yè)協(xié)處理器是無法進行編程了,這必然會限制其在嵌入式視覺應(yīng)用空間上的擴展。

對于希望兼顧嵌入式視覺系統(tǒng)性能和靈活性的開發(fā)者,一種特殊的視覺處理架構(gòu)值得關(guān)注,這就是——FPGA SoC,比如Xilinx公司推出的Zynq平臺。

這是一種包括嵌入式CPU(PS)和可編程邏輯(PL)在內(nèi)的異構(gòu)處理器系統(tǒng),它對于開發(fā)者的意義在于,他們可以根據(jù)具體視覺處理應(yīng)用的需要,將不同的任務(wù)分配給PS和PL完成——比如,將像素級的、性能要求較高的工作交給PL,而由PS去完成那些非關(guān)鍵的、系統(tǒng)級的處理工作——由此,可以達到最優(yōu)的效果,在性能、功耗等方面實現(xiàn)令用戶滿意的均衡。而且,F(xiàn)PGA廠商也在不斷推出配套的開發(fā)工具、軟件和算法庫,去抹平開發(fā)者使用這種新型處理架構(gòu)時的“門檻”。

總之,不論是過去的十年,還是未來的十年,嵌入式視覺都是一個值得我們?nèi)ネ顿Y和關(guān)注的領(lǐng)域。吃透一個應(yīng)用場景,選對合適的嵌入式數(shù)據(jù)額處理技術(shù)方案,“錢”圖應(yīng)該差不了。

圖2,安富利推出的基于Xilinx FPGA SoC器件的MicroZed嵌入式視覺開發(fā)套件

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原文標題:嵌入式視覺興起,哪些處理器有“錢”圖?

文章出處:【微信號:AvnetAsia,微信公眾號:安富利】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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