嵌入式視覺的“錢”圖已經(jīng)興起了

如果要評選出過去十年間高科技領(lǐng)域發(fā)展最快的技術(shù)，嵌入式視覺一定榜上有名。我們無需去援引市場調(diào)研數(shù)據(jù)來印證這個判斷，因為今天身邊那些層出不窮的嵌入式視覺用例，我們隨便就能信手拈來。比如：

站在ATM機(jī)前，只需“刷臉”我們就可以取錢，人臉識別漸成身份識別主流；

我們的愛車已經(jīng)裝備越來越多的攝像頭，輔助駕駛員感知周圍的環(huán)境，向無人駕駛王國邁進(jìn)；

家庭中，安防監(jiān)控探頭已成標(biāo)配，開發(fā)者正在考慮給智能冰箱等其他家電加裝視覺功能；

如影隨形的手機(jī)，其攝像頭除了拍照還在衍生出許多新玩法，比如AR游戲；

當(dāng)你走進(jìn)無人便利店，數(shù)以百計的攝像頭就開始記錄和分析你的一舉一動，它們可能比你還了解自己想要什么……

可以說，每一個攝像頭的背后都會有一個嵌入式視覺系統(tǒng)在不知疲倦地觀察和分析著這個世界。

所謂“嵌入式視覺”，顧名思義，就是在嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)計算機(jī)視覺功能和應(yīng)用。之所以在過去十年中嵌入式視覺的應(yīng)用版圖不斷擴(kuò)張，很大程度上得益于處理器技術(shù)的發(fā)展，使得人們能夠從硬件中獲得足夠的算力，讓在嵌入式情景下運行復(fù)雜的視覺算法成為可能。

不過，現(xiàn)實中的嵌入式視覺系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)還是會遇到諸多挑戰(zhàn)，比如功耗、尺寸、成本等等。而其中最大的一個挑戰(zhàn)在于，嵌入式應(yīng)用的碎片化，使得嵌入式視覺的具體需求千差萬別，而其對應(yīng)的視覺處理算法也沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)可循，且往往會隨時間變化而變化。開發(fā)者通常也喜歡不斷優(yōu)化那些算法，讓自己的方案獲得差異化的競爭優(yōu)勢。

這種“不確定性”，對于嵌入式處理器廠商來說，倒是一個不錯的機(jī)會，因為在沒有一統(tǒng)天下的霸主之前，誰都有獲利的空間。這也造就了目前嵌入式視覺領(lǐng)域，硬件處理器架構(gòu)“百花齊放”的格局。而對于開發(fā)者來說，在嵌入式視覺處理器的選擇上，則需要更周全的考量，以選擇一款最適合自己的方案。

圖1，安富利基于Nuvoton系統(tǒng)級芯片N32926的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)平臺方案，外形小、成本低，非常適合中國監(jiān)控市場大批量需求

專用ASIC/ASSP視覺處理芯片，由于可以將軟件算法固化在硬件電路上，所以在性能上優(yōu)勢明顯，如果有足夠的出貨量，性價比也會讓別人望塵莫及。但其“短板”也十分明顯——靈活性不夠——面對“善變”的嵌入式視覺應(yīng)用，無論是在開發(fā)周期還是研發(fā)成本上，難免會不適應(yīng)。所以除非是一些成熟和放量的應(yīng)用，嵌入式視覺開發(fā)者在是否采用ASIC/ASSP上，大都持謹(jǐn)慎的態(tài)度。

通用處理器，作為嵌入式視覺可選的另一種硬件架構(gòu)，與ASIC/ASSP不同，它是通過編程在統(tǒng)一的硬件架構(gòu)上去跑不同的軟件算法，因此具有極大的靈活性，且系統(tǒng)架構(gòu)簡單，便于開發(fā)。而且由于有比較完善的生態(tài)系統(tǒng)的支持，很多算法移植到通用處理器上會比較方便。不過視覺算法通常要使用大量的數(shù)據(jù)，通用處理器中存儲器帶寬會成為性能瓶頸，無法適應(yīng)這種大數(shù)據(jù)流的處理，所以雖然通用處理器技術(shù)在不斷提升，但從架構(gòu)上并不適合性能要求高的嵌入式視覺應(yīng)用。

GPU和DSP，會被開發(fā)者用來彌補(bǔ)通用處理器在視覺處理“專業(yè)性”上的局限。比如GPU憑借在并行計算上的出色能力，在3D圖形處理上優(yōu)勢明顯。而且，GPU和DSP也都可以編程，運行不同算法，因此也具有靈活性。但是GPU和DSP還是比較有“個性”的器件，雖然專長突出，但難于獨立構(gòu)成完整的視覺處理器系統(tǒng)，往往還需要整合通用CPU、協(xié)處理器等其他硬件電路，組成復(fù)雜的異構(gòu)處理系統(tǒng)，這無疑讓開發(fā)難度大大增加。

作為這種異構(gòu)處理系統(tǒng)的代表，手機(jī)等智能終端上使用的移動應(yīng)用處理器（AP）就是一個典型的例子。它們通常包括必要的視覺處理硬件資源，在外型和能效上做了很多優(yōu)化，以適應(yīng)電池供電便攜設(shè)備的要求，而且有較強(qiáng)的軟件開發(fā)平臺支持，我們也能看到一些嵌入式視覺方案和產(chǎn)品采用了移動AP的套片做設(shè)計，但是由于AP中集成的一些專業(yè)協(xié)處理器是無法進(jìn)行編程了，這必然會限制其在嵌入式視覺應(yīng)用空間上的擴(kuò)展。

對于希望兼顧嵌入式視覺系統(tǒng)性能和靈活性的開發(fā)者，一種特殊的視覺處理架構(gòu)值得關(guān)注，這就是——FPGA SoC，比如Xilinx公司推出的Zynq平臺。

這是一種包括嵌入式CPU（PS）和可編程邏輯（PL）在內(nèi)的異構(gòu)處理器系統(tǒng)，它對于開發(fā)者的意義在于，他們可以根據(jù)具體視覺處理應(yīng)用的需要，將不同的任務(wù)分配給PS和PL完成——比如，將像素級的、性能要求較高的工作交給PL，而由PS去完成那些非關(guān)鍵的、系統(tǒng)級的處理工作——由此，可以達(dá)到最優(yōu)的效果，在性能、功耗等方面實現(xiàn)令用戶滿意的均衡。而且，F(xiàn)PGA廠商也在不斷推出配套的開發(fā)工具、軟件和算法庫，去抹平開發(fā)者使用這種新型處理架構(gòu)時的“門檻”。

總之，不論是過去的十年，還是未來的十年，嵌入式視覺都是一個值得我們?nèi)ネ顿Y和關(guān)注的領(lǐng)域。吃透一個應(yīng)用場景，選對合適的嵌入式數(shù)據(jù)額處理技術(shù)方案，“錢”圖應(yīng)該差不了。

圖2，安富利推出的基于Xilinx FPGA SoC器件的MicroZed嵌入式視覺開發(fā)套件