嵌入式視覺系統(tǒng)由于賦予機(jī)器“視覺”并通過計算機(jī)視覺軟件解釋數(shù)據(jù)而聞名，近年來嵌入式視覺系統(tǒng)前景光明，汽車應(yīng)用成為主要增長動因。其中，嵌入式視覺系統(tǒng)可在許多方面提高汽車的安全性和便捷性，也可在各應(yīng)用中發(fā)揮關(guān)鍵作用，例如，車道偏離報警、碰撞緩解、自動泊車和盲區(qū)通知等。

 

IHS數(shù)據(jù)顯示，汽車發(fā)動機(jī)罩應(yīng)用中的嵌入式視覺系統(tǒng)的總可用市場巨大，專用計算機(jī)視覺處理器2013年銷售收入達(dá)到1.51億美元左右，高于2012年的1.37億美元和2011年的1.26億美元。在未來數(shù)年內(nèi)將保持持續(xù)增長，增長率在6%至9%之間，為嵌入式視覺系統(tǒng)確定了可靠的前景，使其成為增長最快的技術(shù)之一。截止2016年，該方面銷售收入預(yù)計達(dá)到1.87億美元。

 

 

嵌入式視覺市場增速極快

 

雖然汽車和工廠自動化系統(tǒng)是主要市場，但嵌入式視覺系統(tǒng)也多用于工業(yè)安防應(yīng)用，這是該領(lǐng)域的另一個強(qiáng)勁增長動因。除了已確立的市場外，嵌入式視覺系統(tǒng)也在姿勢識別、增強(qiáng)現(xiàn)實和數(shù)字標(biāo)牌等發(fā)展中的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)增長。這些市場不太成熟，但具有重要潛力。

 

嵌入式視覺系統(tǒng)的第三個細(xì)分市場是新興市場，這些市場的潛力預(yù)計在較長時間內(nèi)實現(xiàn)，很可能是七年至十年。新興市場包括面部識別，例如，用于金融交易的自動柜員機(jī)的身份鑒別；運輸市場，采用自動駕駛車輛和智能基礎(chǔ)設(shè)施形式；以及醫(yī)療市場，包括基于視覺系統(tǒng)的患者監(jiān)控和互動。專家認(rèn)為，隨著嵌入式視覺系統(tǒng)的不斷發(fā)展，新應(yīng)用的市場也將不斷發(fā)展。ABI Research的數(shù)據(jù)也顯示，全球視覺系統(tǒng)市場產(chǎn)值自近兩年開始將呈爆炸性成長態(tài)勢，到2020年產(chǎn)值將從2015年的不到1000億美元增至超過3000億美元規(guī)模，年復(fù)合增長率達(dá)到35%。

 

 

目標(biāo)應(yīng)用市場相當(dāng)廣泛

 

針對這一龐大市場需求，全球領(lǐng)先的EDA和半導(dǎo)體IP供應(yīng)商新思科技(Synopsys)推出了高性能嵌入式視覺處理器IP——DesignWare EV系列，它配置高性能多核硬件，完全可編程和可配置，能夠提供更快的目標(biāo)監(jiān)測并顯著降低功耗。

 

DesignWare EV的目標(biāo)應(yīng)用市場包括攝像頭、可穿戴設(shè)備、家庭自動化、數(shù)字電視、虛擬現(xiàn)實、游戲設(shè)備、機(jī)器人、數(shù)字顯示屏、醫(yī)療電子以及汽車信息娛樂系統(tǒng)等，它能夠很好滿足視頻監(jiān)控、安防、手勢識別以及對象監(jiān)測、跟蹤和分類等領(lǐng)域中不斷增長的市場需求。

 

盡管視覺算法可以在大多數(shù)處理器上運行，但是這類算法牽涉到許多的復(fù)雜數(shù)學(xué)運算和數(shù)據(jù)遷移。通用處理器(GPP)可以用來做視覺處理，但是這樣的處理器缺少復(fù)雜數(shù)學(xué)運算資源，運行起來速度會非常慢。在一些視覺應(yīng)用中，采用的圖形處理器(GPU)雖然具有許多的運算資源，但是卻缺乏高效移動視覺數(shù)據(jù)的能力，因此其視覺性能相對較低，并且其功耗也非常的高。視覺處理器是專為視覺處理而設(shè)計，因此它們擁有所需的復(fù)雜數(shù)學(xué)運算能力，并且它們還具有精密的數(shù)據(jù)遷移能力，能夠有效地處理視覺幀數(shù)據(jù)。此外，要能夠在嵌入式視覺應(yīng)用中得到使用，它們也需要滿足低功耗要求。

 

“Synopsys新發(fā)布的DesignWare嵌入式視覺（EV）處理器的高運算處理能力、優(yōu)異的視覺數(shù)據(jù)遷移性能和非常低的功耗，使其成為了在SoC當(dāng)中實現(xiàn)視覺處理的極佳選擇。”Synopsys DesignWare ARC處理器高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理Mike Thompson表示道。

 

DesignWare EV包含EV52和EV54處理器兩款，它們都是完全可編程和可配置的視覺處理器IP核，結(jié)合了軟件解決方案的靈活性與專用硬件的低成本和低功耗特性。EV處理器實現(xiàn)了一種可以以超過1000 GOPS/W性能工作的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，從而能夠僅以其他視覺解決方案一小部分的功耗，實現(xiàn)對一系列多樣化的目標(biāo)(如面部、行人和手勢)進(jìn)行快速而準(zhǔn)確的監(jiān)測。

 

CNN模擬我們大腦處理視覺時的工作狀態(tài)。它是一種深度學(xué)習(xí)算法，其訓(xùn)練方式與我們的大腦采用目標(biāo)的多幅圖像來進(jìn)行訓(xùn)練差不多，它基于這些圖像歸納出能夠被算法利用、用以在圖片或視頻中找到目標(biāo)的一幅圖形。據(jù)Thompson介紹，Nvidia、CEVA、Microsoft以及其他公司近期的發(fā)布強(qiáng)調(diào)了嵌入式視覺向CNN的遷移。其實，Microsoft和Google最近都已在高端應(yīng)用中采用了CNN，其所得的精度超過了95%，較人類專家還要更高。CNN目前是獲取高質(zhì)量和高精度結(jié)果的最佳視覺算法，其性能比Viola-Jones、HOG、SIFT和SURF等其他算法更勝一籌。