把一個相機連接到一臺邊緣計算機/嵌入式計算機上,然后在云端進行數(shù)據(jù)處理或存儲——這就是“邊緣視覺”的概念。近年來,邊緣視覺正被廣泛應(yīng)用于自動化產(chǎn)線質(zhì)檢、汽車圖像采集和智能工廠等場景中。
伴隨著人們對圖像質(zhì)量的要求提高,以及視覺傳感器技術(shù)突飛猛進的發(fā)展,現(xiàn)場產(chǎn)生海量和龐大數(shù)據(jù),也給視覺數(shù)據(jù)的邊緣傳輸和上云帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。
01
亟待攻克的帶寬限制瓶頸
在工業(yè)視覺領(lǐng)域,整個行業(yè)都在追求更多像素、更高幀率、更高的空間以及時間分辨率。然而,很多用戶會反饋1 GigE相機的一個輸出已經(jīng)不夠用,只能連接到PLC,急需相機有更多輸出通道,以便將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆品?wù)器。
如上圖所示,棕色的點是圖像傳感器,點連接的線代表行業(yè)中常見的典型接口(如PCIe 3.0是藍線,CoaXPress v2 x4是紅線)??梢园l(fā)現(xiàn),當圖像傳感器高于某條線時,該接口的帶寬就已經(jīng)不夠去傳輸該圖像傳感器的數(shù)據(jù)了。
現(xiàn)如今,圖像傳感器取得了巨大進步,市面上有很多圖像傳感器,帶寬速度比10GigE、CoaXPress v1快很多,甚至比100千兆接口更快,能提供一萬幀、1億或更多像素和速度遠高于150GB/s的帶寬。雖然接口取得了一些進步,帶寬速度越來越快,但挑戰(zhàn)仍然存在——即使有鏈接聚合也很難能跟上傳感器的發(fā)展速度,電腦的GPU和CPU性能也遠遠落后于其他領(lǐng)域。
想要解決這個問題,如果用高分辨率的高速傳感器,也將面臨很多瓶頸。比如攝像頭接口、GPU和CPU的橋接接口、CPU的負載或處理能力,以及計算機上送云端的帶寬,往往在最好的情況下才能達到1G。
此外,如果現(xiàn)場有多個攝像頭,情況會變得更糟。假如有多個10GigE相機、CoaXPress或100 GigE相機,以100 GigE相機為例,速度大概是96千兆比特乘每秒以攝像機的數(shù)量。但大多數(shù)情況下,用戶電腦的最大帶寬接口PCIe 3.0,其帶寬也只有48千兆比特每秒,遠遠無法滿足需求。
02
用圖像采集卡壓縮預(yù)處理
面對這個困境,用戶常見的解決方案是在多攝像頭和CPU架構(gòu)之間放置一個圖像采集卡,用于壓縮以及預(yù)處理。例如從圖像提取一定區(qū)域的ROI,即可減少總數(shù)據(jù)帶寬。
然而,在實際應(yīng)用中,用戶對圖像采集卡的需求還有許多:
通常需要高帶寬的相機接口、多相機接口、超高精度的同步,以及可定制的IOs來控制外圍設(shè)備;
在處理過程中,需要能夠?qū)崟r并行處理,并且需要低延遲、有一個大的DRAM,從而計算復(fù)雜的算法,需要很多個千兆比特每秒的內(nèi)存訪問帶寬;
對系統(tǒng)開發(fā)人員而言,圖像采集卡需要滿足靈活、易于使用的要求。為保障開發(fā)便捷性,開放的FPGA也必不可少,可以將一些特定IP放在圖像采集卡上,通過集成開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)快速的算法和方案開發(fā);
與此同時,用戶對于系統(tǒng)集成的緊湊設(shè)計和被動冷卻性能,也提出了更嚴苛的要求...
03
可靠的一體化邊緣視覺解決方案
能否能將圖像采集卡和計算機很好地合二為一?虹科的HK-Gidel FantoVision 40給出了答案。
這是一款開創(chuàng)性的小型計算機,可與高達4 x 10GigE Vision或 4 X CoaXPress 2.0相機連接進行圖像采集和處理。創(chuàng)新架構(gòu)將高端圖像采集與實時圖像處理和/或壓縮相結(jié)合,使用Nvidia Jetson 嵌入式計算機,并在Intel Arria 10 FPGA上進行可選的預(yù)處理/壓縮。
HK-Gidel FantoVision的另一個顯著特點,是其開放式體系結(jié)構(gòu)支持GPU和FPGA上的嵌入式AI/圖像處理。軟件工程師可以使用CUDA C/C++和NVIDIA的庫,在GPU上編寫算法。此外,使用新穎的ProcVision套件,在FPGA上開發(fā)和部署可選的預(yù)處理塊,既簡單又快速。
該產(chǎn)品的多個HK-Gidel FantoVision單元可以相互連接,可提供獨特且可擴展的拓撲結(jié)構(gòu)。使用InfiniVision 開放式框架抓取器流程,100多個傳感器可同步處理。
現(xiàn)如今,HK-Gidel FantoVision為高帶寬、低延遲應(yīng)用的新型緊湊、經(jīng)濟高效、可擴展的視覺和成像解決方案開辟了道路。尤其適用于需要高分辨率、高速度的交通監(jiān)測、面板檢測等場景。
例如交通檢測應(yīng)用中有多個攝像機在拍攝高分辨率圖像,HK-Gidel FantoVision 可以通過圖像采集卡提取ROI區(qū)域甚至是車牌,在GPU上布署算法做車牌識別,最后將識別的車牌號碼傳到云端上,從而不需要很多帶寬。
審核編輯:劉清
-
嵌入式
+關(guān)注
關(guān)注
5146文章
19597瀏覽量
316216 -
plc
+關(guān)注
關(guān)注
5031文章
13847瀏覽量
473254 -
圖像傳感器
+關(guān)注
關(guān)注
68文章
1973瀏覽量
130591 -
視覺傳感器
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
265瀏覽量
23286
原文標題:如何克服邊緣視覺的帶寬限制?
文章出處:【微信號:控制工程中文版,微信公眾號:控制工程中文版】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
使用示波器的自定義濾波器功能助力電源紋波測試

基礎(chǔ)篇-Buck電路紋波測試方法(實用)
記憶示波器設(shè)置有哪些常見錯誤?
英飛凌邊緣AI平臺通過Ultralytics YOLO模型增加對計算機視覺的支持


開源項目 ! 利用邊緣計算打造便攜式視覺識別系統(tǒng)
AI模型部署邊緣設(shè)備的奇妙之旅:如何在邊緣端部署OpenCV
邊緣計算的技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案
使用 ADI 的 MAX78002 MCU 開發(fā)邊緣 AI 應(yīng)用

放大電路的帶寬與什么有關(guān)
初創(chuàng)公司SEA.AI利用NVIDIA邊緣AI和計算機視覺技術(shù)變革航海安全系統(tǒng)
如何設(shè)計具有放大器帶寬限制的MFB濾波器

評論