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如何解決嵌入式視覺系統實現智能化所面臨的挑戰?

發布時間:2018-02-05 責任編輯:lina

【導讀】嵌入式視覺系統應用到很多領域,比如工業自動化、無人機、交通監控、移動設備、汽車等,憑借其強悍的處理性能和多樣化的功能取代傳統的人工來提高生產效率。


隨著科技的發展和更多業務需求的增長,嵌入式視覺系統也迎來了更多的挑戰,比如功耗、復雜的算法、處理器的性能、更高的圖像分辨率等,人們需要的是更加智能化的系統,嵌入式視覺系統是實現智能化系統重要的組成部分。
 
圖1:嵌入式視覺系統的組成
 
 
作為系統的輸入CMOS和CCD是目前圖像采集采用的兩種領先技術,CCD能夠提供更高的圖像質量,但是經過過去10年的發展CMOS與其的差距也越來越小了,在功耗、成本和功耗方面大有超過CCD之勢。此外很多應用都需要高效的并行處理系統,因此需要采用專用的硬件處理器比如GPU、DSP、FPGA和多核(multi-core)SoC,但是這無疑會增加系統的成本、功耗和PCB尺寸等,因此一款經濟高效的處理器也是行業所需。當然在實際應用中我們要根據系統的實時性能、功耗、圖像精度和算法復雜度來選擇合適的處理器。
 
為了協助用戶搭建自己的嵌入式視覺平臺和產品,Xilinx聯盟合作伙伴Avnet(安富利)推出了一系列視覺應用解決方案,比如PicoZed嵌入式視覺開發套件,其中PicoZed SoM集成的是Xilinx Zynq-7030 All Progammable SoC,此外還包括PicoZed擴展板卡V2.0、HDMI FMC擴展板卡(集成攝像頭接口)和一個Python-1300-C SXGA(1280x1024)攝像頭模塊。
 
 
圖2:Avnet(安富利)推出的PicoZed嵌入式視覺開發套件
 
這款PicoZed視覺開發套件非常適合開發機器視覺應用,除了硬件、軟件工具和豐富的授權IP核資源,它還支持reVISION Stack技術棧,reVISON Stack包括豐富的設計資源,比如算法、硬件加速OpenCV函數庫以及目前流行的神經網絡訓練數據集。嵌入式視覺系統還在不斷的發展,在各大廠商和工程師們的努力下將會突破各種瓶頸,在機器視覺、人工智能、物聯網和工業自動化等領域獲得更多的應用。






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