物联网引发嵌入式视觉革命，视觉传感器推动物联网革命.doc

《物联网引发嵌入式视觉革命，视觉传感器推动物联网革命.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、物联网引发嵌入式视觉革命，视觉传感器推动物联网革命　　从计算机到机器人再到人工智能，复制或模仿人类智慧、感知能力和行为的需求激发了多项关键技术进步。　　声音、视觉和压力等各种传感器都是从人类的听觉、视觉和压力感知能力中获取灵感。　　视觉无疑是人类最重要的感知能力之一。视觉让人类看到周围环境，并解释、分析和采取行动。　　人类视觉是一个非常复杂、智能的“机器”，占据了大脑的重要组成部分。大脑中专门用于视觉处理的神经元占皮层面积近30%。　　多年来，让设备、物体和事物直观“看到”周围环境，并进行分析和解读一直是一个重要的研究课题。　　物联网引发嵌入式视觉革命，视

2、觉传感器推动物联网革命　　从计算机到机器人再到人工智能，复制或模仿人类智慧、感知能力和行为的需求激发了多项关键技术进步。　　声音、视觉和压力等各种传感器都是从人类的听觉、视觉和压力感知能力中获取灵感。　　视觉无疑是人类最重要的感知能力之一。视觉让人类看到周围环境，并解释、分析和采取行动。　　人类视觉是一个非常复杂、智能的“机器”，占据了大脑的重要组成部分。大脑中专门用于视觉处理的神经元占皮层面积近30%。　　多年来，让设备、物体和事物直观“看到”周围环境，并进行分析和解读一直是一个重要的研究课题。　　物联网引发嵌入式视觉革命，视觉传感器推动物联网革命　　从

3、计算机到机器人再到人工智能，复制或模仿人类智慧、感知能力和行为的需求激发了多项关键技术进步。　　声音、视觉和压力等各种传感器都是从人类的听觉、视觉和压力感知能力中获取灵感。　　视觉无疑是人类最重要的感知能力之一。视觉让人类看到周围环境，并解释、分析和采取行动。　　人类视觉是一个非常复杂、智能的“机器”，占据了大脑的重要组成部分。大脑中专门用于视觉处理的神经元占皮层面积近30%。　　多年来，让设备、物体和事物直观“看到”周围环境，并进行分析和解读一直是一个重要的研究课题。　　　　以前，技术的复杂性、巨大计算能力要求和高昂成本限制了使用监视摄像头对安全监视应用

4、的视觉感知能力。然而，今天已经发生了巨大的变化，视觉传感器的市场已经爆发，摄像头正被嵌入到任何地方和任何设备、物体和事物中，包括移动的和静止的。此外，边缘和云中可用的计算能力也急剧增加，这引发了嵌入式视觉革命。　　价格便宜的传感器/摄像头，以及视觉传感器分辨率技术的各种进步，再加上处理动态范围成像和计算能力，促使了嵌入式视觉令人难以置信的增长和多样化应用。　　通过传统图像处理和深度学习相结合而实现的视觉智能，在当今互联嵌入式系统、设备和对象的世界中已经成为可能，它既利用了设备本身的边缘计算能力，也利用了云计算能力。　　这引发了自动驾驶汽车、无人机、机器人、

5、工业应用、零售、交通运输、安全和监控、家用电器、医疗/保健、体育和娱乐、消费者增强和虚拟现实、当然还有无处不在智能手机的快速增长。视觉智能是物联网世界中的一场风暴，而且应用也会越来越多。　　事实上，没有其他传感器能够产生如此巨大影响。视频在日常生活中如此普遍，以至于大多数人认为这是理所当然。从视频直播到视频点播再到视频通话，人们很容易忘记视觉传感器在互联网环境和设备世界中所产生的巨大影响，它确实是物联网真正的无名英雄。传感器与视觉智能结合起来，整个市场将进入了一个全新的发展空间。　　嵌入式视觉的普及，其根源在于内置摄像头手机的爆炸式增长。在手机革命之前，视

6、频/摄像头只与安全和监视相关。但随后，内置摄像头手机出现了，这与边缘和云上视频分析以及智能计算能力的同时大幅增长是一致的。这种结合导致了爆炸式增长，视觉传感器开始被嵌入到从机器人、无人机到汽车、工业机器、电器等等各个地方。　　视觉传感器有多种类型，但互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器迄今影响最大，并导致视觉传感器在各种嵌入式系统和智能手机中的爆炸式增长。　　传感器无处不在，而且数量众多。今天的自动驾驶汽车有10多个摄像头、无人机有3到4台摄像头、到处都有的安全监控摄像头、手机正在进行的视频直播等等。来自这些视频源的视频数据在云中流动以获得进一步智能分析

7、，而实时的边缘处理则在设备和物体本身进行。　　视觉传感器分辨率、动态范围和视觉传感器数量不断扩大，以及随着这些传感器产生大量视频数据，再加上其传输和存储要求，必然需要强大计算能力。　　以前，人们急于将视频流送到云中进行实时存储或视觉分析，云提供了巨大的计算能力，但即使在压缩后传输所需的带宽需求也很高。巨大存储空间、延迟时间以及安全和隐私问题正在让客户重新思考云计算，并开始考虑在设备/对象层考虑视觉分析，然后在云中进行离线视频处理。　　随着低延迟、高速5G连接的保证，有一种想法是在边缘和云之间分配实时视频处理。然而，这还有多少可能?如果有的话，从占用传输带宽

8、的数百万个端点向云传输实时压缩视频数据是否还有意义?　　边缘分析的