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抓取像素級別的信息流,事件視覺傳感器帶來哪些優勢

Robot Vision ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:Sisyphus ? 2023-10-25 09:03 ? 次閱讀
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電子發燒友網報道(文/李寧遠)在當今5G物聯網AI智能制造、大數據蓬勃發展的趨勢下,生活中的各種設備正在變得越來越智能。設備智能的前提是感知,感知由各類傳感器來提供,而視覺無疑是其中非常關鍵的一個感知類別。

據Yole Development等市場研究機構的分析,預計到2030年,視覺技術將創造價值100億美元的市場。該技術會滲透到包括自動駕駛、AR、可穿戴計算成像、機器人技術等各個領域。

基于事件的視覺技術

說到視覺傳感,我們往往第一時間想到圖像傳感器。圖像傳感器按幀數捕獲圖像,然后形成物體運動的軌跡。在幀與幀之間的這部分,是缺失的,形成的運動軌跡并不是物體運動的全部軌跡,這可能會丟失運動過程中某些重要的信息。

而且,在每一幀上,相同的物體運動的背景信息都被記錄下來,這是一些冗余無用的數據,增加數據處理的負擔。這些短板在某些需求快速增長的場景里暴露了出來,這些場景急需區別于傳統圖像傳感的技術來進行視覺傳感。

基于事件的視覺技術受人眼神經生物原理啟發,不拘泥于在固定的時間生成圖像,而是著重于關注場景的動態變化。在獲取信息的基本邏輯上,基于事件的視覺技術完全不同于傳統圖像傳感器。

基于事件的視覺傳感器,不關注場景中的靜態信息,不會發生改變的場景靜態信息不會被傳感器捕捉到。它的工作原理更專注于變化的場景信息,基于該技術的傳感器采集圖像的方式是異步的、連續的,在模擬域中運作。

每個感光器都是獨立的,只對變化的事物做出反應,靜態的背景信息不會被一遍又一遍被重復采集。所以說,傳統圖像傳感器采樣得到的是不連續的基于幀的信息,基于事件的異步自適應采樣只獲取正在變化的信息,捕捉到的是時空范圍內連續的像素級別的信息流。

事件視覺傳感器能帶來怎樣的效果?

根據事件視覺傳感器領先廠商Prophesee公布的相關技術細節,為了模擬擬態神經的工作邏輯,在每個像素的內部內嵌了智能設計,再基于電平交叉采樣電路,每個獨立異步的像素都能夠對場景中的亮度變化做出反應。

獨立的像素只采集動態變化的信息,能有效壓縮數據的冗余,大大減少需要處理的數據量,提高數據傳輸速率。

另一點優勢則是對外部環境的依賴,眾所周知傳統的圖像傳感器對外部環境的光照條件是有很大依賴的。光照條件會很明顯地影響圖像傳感器的數據采集,而事件視覺的傳感器采用BSI 堆棧式技術,器件感光區域和邏輯電路做了大幅度優化,像素間距也進一步降低,加上超過80%的填充因子,具備了更高的光電性能。極高的動態范圍讓其能夠適應極端的光照條件。

在Prophesee和高通合作優化其事件視覺傳感器后,其產品一直在更新迭代,進一步優化了低延遲的事件時間戳,微秒分辨率進一步提高,片上直方圖輸出可兼容多個AI加速器。在功耗、計算和尺寸都受制約的嵌入式邊緣視覺系統中,事件視覺傳感器很契合場景對于高效集成事件視覺傳感的技術要求。

小結

基于事件的視覺傳感器的確為機器視覺人工智能提供了另一種思路,在功耗、速度、動態范圍等特征上優勢也很明顯,后續應該會看到該技術在機器視覺領域帶來的新應用。

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