2024年4月17日发(作者：咎文滨)
嵌入式视觉技术简介
嵌入式视觉技术简介
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ZenFone3Zoom，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
SuperPixel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CES2017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AmazonEcho和GoogleHome)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。
2024年4月17日发(作者：咎文滨)
嵌入式视觉技术简介
嵌入式视觉技术简介
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ZenFone3Zoom，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
SuperPixel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CES2017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AmazonEcho和GoogleHome)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。