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計算機視覺加速全局快門傳感器應(yīng)用

2022-04-01 15:48:59

計算機視覺作為一種人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)應(yīng)用,使用場景多樣,市場潛力巨大。而計算機視覺又與傳感器密切相關(guān),只有經(jīng)過傳感器對環(huán)境信息的采集,才能進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲、處理以及后續(xù)的推理判斷與執(zhí)行。近日,意法半導(dǎo)體(ST)舉辦線上媒體溝通會,與會嘉賓在對人工智能時代傳感器的技術(shù)發(fā)展與市場應(yīng)用進行介紹時指出,計算機視覺將加速全局快門傳感器的應(yīng)用。

計算機視覺應(yīng)用于四大場景

計算機視覺是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,其可以讓計算機等智能設(shè)備從圖像、視頻以及其他視覺輸入的數(shù)據(jù)庫中提取有意義的信息,并對這些數(shù)據(jù)進行處理,進而采取行動。目前,計算機視覺在生產(chǎn)生活當中已有了很多實際應(yīng)用,比如智能手機中的面部識別技術(shù)就已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于屏幕解鎖和電子支付等方面。

根據(jù)意法半導(dǎo)體亞太區(qū)影像事業(yè)部技術(shù)市場經(jīng)理林國志的介紹,計算機視覺的應(yīng)用場景大致可以歸納為四大類:首先是深度感應(yīng),主要用于面容識別、3D掃描等場景。這類應(yīng)用場景大致通過兩個全局快門傳感器搭建一組雙目攝像頭系統(tǒng),或者使用一個全局快門傳感器搭建結(jié)構(gòu)光攝像頭系統(tǒng)。

其次是生物識別,主要是采集人體各個部位的信息并用于身份識別,除人臉識別之外,還包括手勢檢測、指紋識別、虹膜識別等。

再次是增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和混合現(xiàn)實等應(yīng)用場景,包括6DoF(六個自由度追蹤)和SLAM(同步定位與地圖構(gòu)建)。6DoF主要針對頭部行為,當用戶戴上VR頭顯設(shè)備后就會得到6D感知能力,頭部可以做出左右、上下、前后六個角度的動作。當用戶需要掌握自己所處房間狀況時,則可以通過SLAM發(fā)揮作用。此外,使用VR/AR設(shè)備還可以進行生物識別,比如手勢檢測或者手勢追蹤。在這種場景下,設(shè)備可以通過用戶的一個手勢,識別出該行為的目的,比如用戶在做一場演講時,通過一個手勢就可以自動翻到下一頁或者翻回到首頁,或者通過手勢實現(xiàn)鼠標的單擊和雙擊。

最后一類應(yīng)用場景是機器人與工業(yè)控制,如無人機和掃地機器人等。這些設(shè)備在使用過程中要避免相互碰撞,就需要具有物體檢測和場景分析能力。而在這些應(yīng)用場景中,傳感器都可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。

全局快門與卷簾快門各具優(yōu)勢

由于計算機視覺的應(yīng)用場景與一般用途的攝像頭不同,并不注重靜態(tài)圖像的捕捉與色彩渲染,因此智能手機與監(jiān)控攝像頭等設(shè)備中日常搭配使用的卷簾快門傳感器并不適用。林國志介紹,從拍攝角度劃分,圖像傳感器可以分為全局快門與卷簾快門兩大類型。

人們?nèi)粘=佑|的多數(shù)攝像頭,大都采用卷簾快門傳感器,比如智能手機的主攝像頭和自拍攝像頭,樓宇中安裝的監(jiān)控攝像頭以及數(shù)碼相機中大都采用卷簾快門技術(shù)。因為這些應(yīng)用場景都需要捕捉彩色圖像,需要相當高的分辨率。卷簾快門的設(shè)計目的正是為了捕捉靜態(tài)圖像和視頻拍攝,需要非常高的分辨率和顏色處理能力。

問題在于,計算機視覺當中采用卷簾快門傳感器都是逐行拍攝圖像的,整個圖像只有一幀。如果拍攝對象是車輛這樣的快速移動物體,圖像就有可能發(fā)生扭曲,無法顯示拍攝對象原始形態(tài),使得機器無法判斷不同圖像中的車輛是不是同一輛車,也就無法用于計算機視覺的處理。

全局快門的原理則不同,其拍攝時間非常短,只要拍攝對象不是快速移動的物體,成像效果就非常準確,因此更加適用于計算機視覺。隨著計算機視覺在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用快速鋪開,也將促進全局快門傳感器的發(fā)展。

意法半導(dǎo)體亞太區(qū)影像事業(yè)部技術(shù)市場高級經(jīng)理張程怡表示,目前全局快門傳感器在消費性電子和汽車領(lǐng)域的應(yīng)用勢頭非常猛。消費性電子上應(yīng)用最典型的就是人臉識別,無論智能門鎖、門禁管制,還是電子支付都已開始采用。汽車領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景是駕駛者的監(jiān)控和對乘客監(jiān)控。此外,全局快門傳感器在機器人、繪制地圖、AR/VR等領(lǐng)域的發(fā)展勢頭也不錯。

在談到全球快門是不是會全面取代卷簾快門傳感器時,張程怡認為,兩者各有優(yōu)勢。在拍攝靜態(tài)照片或視頻時卷簾快門的像素更小、解析度更高,在用于手機主攝像頭等設(shè)備中更具優(yōu)勢,但全局快門在計算機視覺這類識別動態(tài)影象方面更有優(yōu)勢。卷簾快門的畫點大概在1.1微米以下,而全局快門通常在2.2微米以上,單僅畫點尺寸上,兩者就代表了不同的應(yīng)用領(lǐng)域。基于此,也可看出全局快門傳感器的技術(shù)發(fā)展趨勢像素尺寸持續(xù)縮小,畫點持續(xù)變多,功耗優(yōu)化。

目前,意法半導(dǎo)體消費和工業(yè)用全局快門圖像傳感器已推出VD55G0 40萬像素和VD56G3 150萬像素兩款產(chǎn)品。這些產(chǎn)品在940nm處具有最高的量子效率,拍攝性能穩(wěn)健;正方形傳感器的分辨率與鏡頭最佳匹配,適合旋轉(zhuǎn)拍攝使用場景;拍攝時間很短,降低系統(tǒng)功耗,能夠在確保準確成像的同時降低系統(tǒng)功耗。

(文章來源:中國電子報)

標簽: 計算機視覺 人工智能 市場潛力

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