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如何克服邊緣視覺的帶寬限制?

虹科智能感知 ? 2023-08-05 08:07 ? 次閱讀
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在追求更高像素、幀率和空間分辨率的視覺行業(yè),邊緣視覺與圖像采集面臨巨大挑戰(zhàn)。其中,1GigE相機(jī)輸出已不足,傳輸問題有待解決。與此同時(shí),圖像傳感器的快速發(fā)展也使接口帶寬成為瓶頸。

虹科提出創(chuàng)新解決方案,通過圖像采集卡實(shí)現(xiàn)壓縮和預(yù)處理,滿足高帶寬、低延遲需求。開放的FPGA支持快速算法開發(fā)。虹科-Gidel FantoVision 40小型計(jì)算機(jī)是我們的杰作。這款產(chǎn)品連接多相機(jī)實(shí)現(xiàn)高效圖像采集和處理,將打開視覺應(yīng)用新篇章。

01

邊緣視覺與圖像采集挑戰(zhàn)


邊緣視覺是指將相機(jī)連接到邊緣計(jì)算機(jī)或嵌入式計(jì)算機(jī),并在云端進(jìn)行處理或存儲(chǔ)。此外,它也在一些機(jī)器控制方面發(fā)揮著重要作用。我們收到了客戶的反饋,對(duì)于1GigE相機(jī)的輸出已經(jīng)不足以滿足需求,因此只能將其連接到PLC。為了解決這一問題,我們需要相機(jī)的第二個(gè)1 GigE的輸出通道,以便能夠?qū)D像數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆品?wù)器。

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圖1 邊緣視覺的過程

機(jī)器視覺行業(yè)開始不斷追求更多像素、更高幀率以及更高的空間和時(shí)間分辨率。正如圖中所示,你能看到許多圖像傳感器(棕色點(diǎn))。它們通過連接線連接到典型的接口,藍(lán)線代表PCIe 3.0,紅線代表CoaXPress v2 x4。然而,當(dāng)圖像傳感器的帶寬超過某條線時(shí),接口的帶寬已經(jīng)不足以傳輸數(shù)據(jù)。

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圖2 不同圖像傳感器的參數(shù)對(duì)比

事實(shí)上,許多圖像傳感器的帶寬比10GigE和CoaXPressv1更快,甚至比100GigE接口還要快。這表明圖像傳感器取得了巨大進(jìn)步,能夠提供高幀率、高像素和快速傳輸。盡管我們在接口方面也取得了一些進(jìn)步,帶寬速度不斷提高,但仍面臨挑戰(zhàn),特別是要與傳感器的發(fā)展速度匹配,以及解決GPUCPU性能不足的問題。

在面對(duì)高分辨率高速傳感器的解決方案時(shí),我們同時(shí)面臨著多個(gè)瓶頸,例如攝像頭接口、GPU和CPU橋接接口,以及CPU的負(fù)載和處理能力。實(shí)際上,計(jì)算機(jī)上送云端的帶寬最好情況下也只有1G。

而如果有多個(gè)攝像頭,情況會(huì)變得更復(fù)雜。想象一下有多個(gè)10GigE、CoaXPress或100 GigE相機(jī),以100 GigE相機(jī)為例,速度每秒96千兆比特乘以攝像機(jī)的數(shù)量。然而,大多數(shù)情況下,電腦最大帶寬接口PCIe 3.0只有48千兆比特每秒,這成為了一個(gè)關(guān)鍵的瓶頸。

02

解決方案


為了解決這些問題,我們提出了一種解決方案,即在多攝像頭和CPU架構(gòu)之間放置圖像采集卡,從而實(shí)現(xiàn)壓縮和預(yù)處理。圖像采集設(shè)備能夠提取感興趣區(qū)域(ROI),進(jìn)而減少總數(shù)據(jù)帶寬。因此,我們需要滿足實(shí)際應(yīng)用的需求,包括高帶寬相機(jī)接口、多相機(jī)接口、超高精度同步和可定制的IOs用于控制外圍設(shè)備。在處理過程中,還需要低延遲、大DRAM以支持計(jì)算復(fù)雜的算法,因此需要多個(gè)千兆比特每秒的內(nèi)存訪問帶寬。實(shí)時(shí)壓縮和ROI選擇是解決這些問題的有效方法。

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圖3 圖像采集卡的作用

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圖4 圖像采集卡的作用

考慮到開發(fā)人員的需求,便捷的開發(fā)也是一個(gè)關(guān)鍵因素。我們采用了開放的FPGA,使得軟件工程師可以在圖像采集卡上放置特定的IP,并利用FPGA集成開發(fā)環(huán)境快速實(shí)現(xiàn)算法和方案開發(fā)。這要求圖像采集卡在靈活性和易用性方面也要表現(xiàn)出色。

最后,關(guān)于系統(tǒng)集成,我們考慮到若有PCI 3.0 x8或x16接口能夠獲得最大性能,并且具備小尺寸和被動(dòng)冷卻性能,我們未來或許可以考慮將圖像采集卡和計(jì)算機(jī)合二為一。

03

虹科產(chǎn)品與解決方案


基于上文的發(fā)展背景,虹科推出了一款名為虹科-Gidel FantoVision 40的開創(chuàng)性小型計(jì)算機(jī)。這款計(jì)算機(jī)可以連接高達(dá)4臺(tái)10GigE Vision或4臺(tái)CoaXPress 2.0相機(jī),從而實(shí)現(xiàn)圖像采集和處理。該計(jì)算機(jī)的創(chuàng)新架構(gòu)將高端圖像采集與實(shí)時(shí)圖像處理和/或壓縮相結(jié)合,采用了Nvidia JetsonTM嵌入式計(jì)算機(jī),并在Intel Arria 10TM FPGA上進(jìn)行可選的預(yù)處理/壓縮。


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圖5 HK-Gidel FantoVision 40產(chǎn)品

此外,虹科-Gidel FantoVision還有一個(gè)顯著特點(diǎn),即其開放式體系結(jié)構(gòu)支持GPU和FPGA上的嵌入式AI/圖像處理。軟件工程師可以利用CUDA C/C++和NVIDIA的庫在GPU上編寫他們的算法。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。

通過多個(gè)虹科-Gidel FantoVision單元的相互連接,我們可以提供獨(dú)特且可擴(kuò)展的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。利用InfiniVision開放式框架抓取器流程,我們可以處理多達(dá)100個(gè)傳感器的同步數(shù)據(jù)。

綜上所述,虹科-Gidel FantoVision為高帶寬、低延遲應(yīng)用提供了一種新型緊湊、經(jīng)濟(jì)高效、可擴(kuò)展的視覺和成像解決方案。例如,在交通監(jiān)測和面板檢測等應(yīng)用中,它能夠提取和識(shí)別高分辨能夠提取和識(shí)別高分辨率圖像中的關(guān)鍵信息,如車牌號(hào)碼等。這些信息可以通過云端或其他設(shè)備進(jìn)行傳輸,而不需要過多的帶寬。

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圖6 應(yīng)用案例

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