智能攝像頭在我們這個技術驅動的世界中應用十分廣泛。這些獨立的視覺系統配備了傳感器、計算能力和基于人工智能的決策功能，使得它們不僅可以捕獲圖像，還可以提取信息并執行操作。試想：2022年智能攝像頭市場規模高達34.8億美元，預計到2031年將飆升至80億美元。

隨著AI智能攝像頭的大規模部署，對低功耗、低延遲、安全性和適應性更強的解決方案的需求正急劇上升。這些功能可以確保智能攝像頭在各種應用中保持高效、可持續和廣泛用途，同時優化系統性能。

現場可編程門陣列（FPGA）是這一技術發展的核心。在2024年嵌入式視覺峰會上，萊迪思半導體和鈺創科技美國分公司發表了題為《使用低功耗FPGA和DRAM產品優化終端智能攝像頭》的演講。這篇博客對演示進行了分析，并探討了開發人員如何通過FPGA來滿足網絡邊緣AI需求并優化智能攝像頭。請繼續閱讀，了解FPGA的關鍵組件如何使其成為智能攝像頭的理想選擇。

FPGA在網絡邊緣的作用

FPGA是功能強大且靈活的解決方案，能幫助開發可擴展的網絡邊緣AI應用，同時減少延遲、提高能效和帶寬，并改善數據隱私問題。FPGA有幾種特性尤其適合智能攝像頭：靈活性、超低功耗、可擴展性能、可編程性和安全性。

隨著人工智能的不斷進步，智能攝像頭正在迅速發展。當出現新的優化、算法、安全功能、更新或要求時，開發人員必須能夠對設備進行更改。FPGA是一種適應性強的硬件解決方案，可以幫助開發人員跟上這種不斷變化的環境。憑借固有的靈活性和可編程性，它們成為邊緣計算的理想選擇，如果需要更改功能，即使在部署后也可以輕松修改。

低功耗對于緊湊型智能攝像頭也至關重要，因為低功耗可以帶來卓越的可靠性和質量，確保連續監控并擴大應用范圍。FPGA能夠并行處理，且時鐘頻率較低，能為AI應用帶來頂尖的每瓦性能。

最后，FPGA具有足夠的嵌入式存儲和邏輯/DSP資源，可以完全在片上實現許多功能，同時還能夠靈活地支持高效的外部存儲器，以滿足更大的處理需求。這種靈活性對于邊緣計算至關重要，因為邊緣計算需要適應各種應用。FPGA還提供安全的器件配置，以幫助構建邊緣AI環境中的網絡彈性，這對于可靠和安全的運營至關重要。

常見的智能攝像頭架構

主要的網絡邊緣AI智能攝像頭架構有三種，包括了從自帶大量外部存儲器的復雜片上系統（SoC）應用到具有共享存儲的較小單元。每種架構方案都有其獨特的優缺點。它們的使用案例取決于當前應用的性能要求。

Media SoC通常是最大、最復雜的架構，需要8瓦或更高的功耗。它們能滿足開發人員的所有需求，但在優化解決方案實現低功耗和低成本時，往往會顯得力不從心。下一個常見選擇是小型MCU和通用FPGA的組合，功耗通常約5-10瓦。低功耗邊緣解決方案的最小、高度優化的架構選項是使用集成了Soft RISC-V CPU和外部RPC DRAM的低功耗 FPGA，總功耗接近1瓦。

對于使用FPGA的架構，開發人員還可以利用外部存儲器來完成更大、更復雜的處理任務。

避免過度配置存儲空間

當開發人員在智能攝像頭架構中實施創新解決方案時，避免過度配置計算能力和存儲空間至關重要。說到智能攝像頭存儲，需要牢記的一點：存儲并非越多越好。未使用的多余空間不會帶來額外的收益。

額外的位和多余的存儲帶寬會對性能、功耗和成本產生重大影響。大多數應用都能從降低存儲和低功耗運行中獲益。開發人員應努力滿足確保應用有效運行的最低計算能力要求。這是一種更實用的方法，可提高效率并降低運行成本。

開發人員還應該在不影響組件可用性和系統可靠性的前提下，積極挖掘節能潛力。例如，與并行端接相比，使用CHIP SCALE封裝的串聯總線端接可顯著降低功耗。串聯終端的總線穩定時間更快，功耗為840 mW，而并聯終端的功耗為3.6 W，因此在保持信號完整性和可靠性的同時，還能節省2.76 W的功耗。

為互聯未來鋪平道路

在這個由技術定義的時代，智能攝像頭的廣泛應用正在重塑各行各業，并徹底改變我們對周圍環境的感知和互動方式。隨著智能攝像頭市場的迅猛發展，對低功耗、低延遲、更強安全性和適應性的要求達到了前所未有的高度。FPGA是一種理想的解決方案，它具有適應性和并行處理能力，適合快速發展的用例。FPGA能夠優化和調整網絡邊緣人工智能模型和圖像信號處理，這也有助于降低復雜性，同時還能滿足應用需求并降低功耗和成本。

當開發人員利用FPGA的強大功能來優化智能攝像頭性能時，他們就能為更加互聯和智能的未來鋪平道路。了解更多有關FPGA及其在邊緣人工智能和智能攝像頭中的作用，請聯系萊迪思團隊。