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在实际的应用系统中,嵌入式视觉技术可望带来什么样的潜力呢?Berkeley Inc. (BDTi)公司总裁兼嵌入式视觉联盟(Embedded ;EVA)创办人Jeff Bier在接受《EETimes》的专访中分享了他的看法。在缺乏共通标准而使嵌入式视觉技术发展受阻之际,Jeff Bier强调唯有一种兼容各层面功能的标准,才能真正开启并普及嵌入式视觉应用。

嵌入式视觉系统所用的处理器必须具备什么样的性能要求?

Jeff Bier:视觉演算法与应用大大地延伸了处理器性能要求的范围。一般来说,虽然以运算能力的观点而言,处理器的性能至关重要。但当你跨越学术研究到实际系统的鸿沟,采用先进演算法以即时执行视频输入时,却不可避免地会消耗掉许多的处理功率。在许多嵌入式系统中,设计人员面临着尺寸、功耗与成本等严苛的限制条件,因此,能够以低成本与低功耗提供充份的处理能力是至关重要的。

而在其它一些要求大量运算的嵌入式处理领域──如随即浮现于我脑海中的消费性视频设备──在某种程度上而言,演算法是标准化的。这意味着芯片设计人员可以使用功能固定的硬件加速器和协同处理器,以低功耗和低成本提供大量的处理器运算性能。

但在视觉应用方面,不同的应用之间往往采用不同的演算法,甚至是在同一款应用中,所用的演算法也可能因设计不同或时间不同而异。因此,除了极其少数的一些大量应用以外,功能固定的硬件往往无法作为。在嵌入式视觉系统中,我们需要的处理器必须能够以低成本与低功耗,提供每秒数十亿次即时运算处理性能,并具有弹性化的可编程性能。过去几年来,已经有这样的处理器问世,并可协助嵌入式视觉技术进一步导入主流应用中。

在此所扮演的角色为何?

Bier:很明显地,图形是嵌入式视觉技术的关键。图形在近年来已变得比较不那么昂贵了,这主要可归功于行动电话普遍且大量且地采用了图形传感器。除了传统的图形传感器以外,许多视觉应用都可以利用各式各样的传感器。例如,3D传感器在微软Kinect的应用即其一例,3D传感器可说是许多应用的一大福音,因为有了3D影像后确实简化了一些视觉任务。

在深入探索嵌入式系统以前,必须先具备哪些电脑视觉知识呢?

Bier:大多数的嵌入式系统设计工程师并不了解嵌入式视觉技术具有什么样的能力。这是因为,一直到最近以前,在大多数的嵌入式系统中使用视觉技术仍不切实际;它毕竟还是太昂贵了。而今,为一系列广泛的各种系统进一步纳入视觉性能,在经济上已经变得较为可行了;因此,对于系统设计者而言,熟悉这项技术、并进一步了解这项技术能做些什么是相当重要的。

早期采用视觉技术的工程师们现在已经可以拿出一些令人惊喜的新产品和产品功能了。当然,工程师们不仅需要了解视觉技术能做什么,同时也要学会如何把视觉技术整合于自己的产品中。在这方面,目前虽然已经累积了一些庞大的出版文献可供参考,但其中绝大多数都是学术研究出版品,以及一些通常不适合协助工程师用于构建的文献。工程师们需要的是更实际的资讯,如指导方针、设计实例、架构图以及样本程式码等。

由BDTi、CEVA、赛灵思()、IMS Research、亚德诺(ADI)、Apical、安富利()、Cognivue、飞思卡尔()、MathWorks、美商国家仪器(NI)、 、德州仪器(TI)、TEL与XMOS等嵌入式系统处理器晶片商、影像处理业者、量测厂商与EDA厂商等多家公司共同组成的嵌入式视觉联盟(EVA),共同致力于提高人们对于嵌入式视觉技术的认知,并为设计工程师提供协助其使用嵌入式视觉技术技术时必备的实用资讯。目前,EVA联盟的第一项计划是打造专为工程师提供实用资讯的网站.

目前有什么可用的嵌入式视觉系统开发平台呢?

Bier:从头开始打造一款视觉系统或子系统,可说是一项庞大且复杂的工作。你必须从像影像传感器与处理器等这一类的基本元素开始,以及从无到有着手建立一种演算法。这对于资源的利用而言,并不是非常有效率的作法,特别是因为在视觉应用中还存在着不断周而复始出现的共同问题。

工程师们最好不要选择这种卷土重来的做法,他们应该能够针对特定应用的一些共同元素,重新使用业经验证的,然后再将自己的专才发挥在其设计独特之处。我个人认为,这意味着我们需要专门针对视觉应用的先进开发平台,例如,其中包括开发板以及合适的处理器、记忆体、I/O和图形传感器的视觉开发平台。同时还伴随有建置一个或多个视觉应用案例的应用软件。此外,这一视觉开发平台也提供了源代码,使工程师们能够参考这些范例应用立即开始工作,并对其设计进行修改,或添加所需的独特功能。

这种开发平台还将包括强大的开发工具,让工程师们在定义所需的功能时,能够作业于更高的抽象层,无需牺牲太多性能。同时,完整的开发平台还提供一个最佳化视觉建构功能的丰富工具库。

先进的开发平台将带来莫大助益,以实现并加速视觉功能的普及。

嵌入式视觉领域有什么样的标准需求?

Bier:当今的嵌入式视觉技术正因为缺乏标准使其发展受阻。对于系统所能提供的一些基本性能适用什么条款,甚至也没有什么共识。这让工程师们更难以选择最佳的技术与建构解决方案,也无法因应时间改变需求而调整其设计。

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