自從2011年嵌入式視覺聯(lián)盟（EVA）成立以來，嵌入式視覺在廣泛的市場范圍內(nèi)，在投資、創(chuàng)新和實用視覺技術(shù)的使用方面，都取得了前所未有的增長。為了幫助人們理解技術(shù)選擇和趨勢，EVA每年對產(chǎn)品開發(fā)人員進(jìn)行一次年度調(diào)查。

最新一輪的年度調(diào)查于2018年11月完成，在此次調(diào)查中，93%的受訪者表示，他們預(yù)計其組織在未來一年內(nèi)與視覺相關(guān)的業(yè)務(wù)會增加（61%的受訪者預(yù)計會大幅增加）。而如果沒有大量的新算法和開發(fā)工具來加速視覺系統(tǒng)的采用，這種增長預(yù)期是不可能實現(xiàn)的。

有三個基本因素正在推動著視覺系統(tǒng)的采用。視覺系統(tǒng)越來越

?適用于各種實際應(yīng)用

?能以低成本和低功耗部署

?可供非專業(yè)人員使用

傳統(tǒng)上，計算機(jī)視覺應(yīng)用依賴于為每個特定應(yīng)用設(shè)計高度專業(yè)化的算法,而這是一項非常耗時耗力的辛苦工作。這意味著為計算機(jī)視覺設(shè)計算法是一件困難的事，因此這一點(diǎn)也顯著減緩了視覺系統(tǒng)的采用。此外，這使得新的視覺應(yīng)用非常昂貴且耗時。

然而，計算機(jī)視覺已經(jīng)變得越來越普及。換句話說，開發(fā)基于計算機(jī)視覺的算法、系統(tǒng)和應(yīng)用以及大規(guī)模部署這些解決方案，正變得越來越容易，從而使更多的開發(fā)人員和組織能夠?qū)⒁曈X融入到他們的系統(tǒng)中。

深度學(xué)習(xí)是這種趨勢的驅(qū)動因素之一。由于深度學(xué)習(xí)算法的普遍性，因此對開發(fā)專用算法的需求越來越少。相反，開發(fā)人員可以將它們的主要精力轉(zhuǎn)移到在可用的算法中選擇適合自身應(yīng)用的算法，然后獲得必要數(shù)量的培訓(xùn)數(shù)據(jù)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）已經(jīng)改變了計算機(jī)視覺，在識別物體、在一幀內(nèi)定位物體以及確定哪個像素屬于哪個物體等任務(wù)上，DNN能夠提供優(yōu)越的結(jié)果。即使之前能夠用傳統(tǒng)技術(shù)解決的問題，現(xiàn)在使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)也能提供更好的解決方案。

因此，計算機(jī)視覺開發(fā)人員正在越來越多地采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。在EVA最近開展的調(diào)查中，59%的視覺系統(tǒng)開發(fā)人員表示已經(jīng)在使用DNN（比兩年前的34%大幅增加）。另外28%的開發(fā)人員表示計劃在不久的將來使用DNN實現(xiàn)視覺智能化。

簡化計算機(jī)視覺開發(fā)和部署的另一個關(guān)鍵因素是云計算和更好的開發(fā)工具的興起。例如，現(xiàn)在的工程師再也不用花費(fèi)數(shù)天或數(shù)周的時間安裝和配置開發(fā)工具，他們可以即時訪問云中預(yù)先配置的開發(fā)環(huán)境。同樣，當(dāng)需要大量的計算能力來訓(xùn)練或驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時，這種計算能力可以在云中快速、經(jīng)濟(jì)地獲得。

云計算為許多視覺系統(tǒng)的初始部署提供了一條簡單的路徑，即使最終開發(fā)人員將轉(zhuǎn)向邊緣計算以降低成本的情況下也是如此。EVA最近的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，75%的受訪者（在產(chǎn)品中使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行視覺理解）在邊緣部署這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而42%的受訪者使用云。這些數(shù)字總計超過100%，因為一些受訪者兩種方法都使用。

處理器和傳感器驅(qū)動嵌入式視覺增長

在過去五年中，用于嵌入式計算機(jī)視覺應(yīng)用的處理器和傳感器的技術(shù)格局發(fā)生了顯著變化，預(yù)計在未來五年中，這種巨大變化將會繼續(xù)發(fā)生。

在市場快速增長的推動下，用于嵌入式視覺領(lǐng)域的處理器和傳感器，實現(xiàn)了速度驚人的快速創(chuàng)新。例如，根據(jù)Tractica的預(yù)測，從現(xiàn)在到2025年，用于計算機(jī)視覺的硬件、軟件和服務(wù)的年收入將以每年25%的速度增長，達(dá)到260億美元。

可以說，推動視覺系統(tǒng)被廣泛部署的最重要的因素是更好的處理器。視覺算法通常對計算性能有著很高的要求。以可接受的成本和功耗獲得所需要的性能，是一個常見的挑戰(zhàn)，特別是將視覺系統(tǒng)部署到成本敏感和電池供電的設(shè)備中時。

幸運(yùn)的是，在過去的幾年里，針對計算機(jī)視覺應(yīng)用的處理器的開發(fā)出現(xiàn)了爆炸式增長。現(xiàn)在，這些專用的處理器正在進(jìn)入市場，它們在性能、成本、能源效率和易于開發(fā)方面，都有了巨大改進(jìn)。

高性能處理器的進(jìn)步，得益于深度學(xué)習(xí)被越來越多地采用。首先，深度學(xué)習(xí)算法比傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺算法需要更高的處理性能；第二，最廣泛使用的深度學(xué)習(xí)算法具有許多共同的特點(diǎn)，這簡化了設(shè)計專用處理器以有效地執(zhí)行這些算法的任務(wù)。相比之下，傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺算法表現(xiàn)出極大的多樣性。

如今，計算機(jī)視覺應(yīng)用通常使用通用CPU和專用并行協(xié)處理器協(xié)同工作。過去，GPU是最流行的協(xié)處理器，因為它們具有廣泛的可用性，并且具有良好的編程工具支持。

如今，協(xié)處理器的選擇范圍更廣，較新類型的協(xié)處理器通常能比GPU提供更高的效率。需要權(quán)衡的是，這些較新的協(xié)處理器的可用性較低，開發(fā)人員的熟悉度還不是很高，而且也尚未得到成熟開發(fā)工具的支持。

根據(jù)EVA在2018年11月完成的針對開發(fā)人員的最新調(diào)查，近1/3的開發(fā)視覺產(chǎn)品的開發(fā)人員，正在使用深度學(xué)習(xí)專用的協(xié)處理器。這是一個非常顯著的變化，因為就在幾年前，還不存在針對深度學(xué)習(xí)的專用處理器。

傳感器也在迅速發(fā)展。在許多視覺系統(tǒng)中使用的2D圖像傳感器，使視覺功能具有很大的寬度。但是，如果能夠增加深度信息，將會是一件非常有價值的事。例如，識別橫向運(yùn)動和垂直于傳感器運(yùn)動的能力，大大擴(kuò)展了系統(tǒng)對各種手勢的識別能力。

在其他應(yīng)用中，深度信息提高了準(zhǔn)確性。例如，在人臉識別應(yīng)用中，深度感測對于確定被感測對象是一個真實的人臉、而不是一張照片是很有價值的。深度信息在移動機(jī)器人、汽車等移動系統(tǒng)中具有明顯的應(yīng)用價值。

從歷史上看，深度傳感是一種昂貴的技術(shù)，但是情況在過去幾年發(fā)生了巨大變化。在Microsoft Kinect中以及最近在移動電話中使用的光學(xué)深度傳感器，促進(jìn)了創(chuàng)新的加速，從而產(chǎn)生了微型、廉價和節(jié)能的深度傳感器。

系統(tǒng)開發(fā)人員正在擁抱這種改變。34%的受訪者表示，他們已經(jīng)在使用深度感知傳感器，29%（高于一年前的21%）的受訪者表示計劃將深度傳感器融入到未來的開發(fā)項目中，而這些項目跨越各行各業(yè)。

EVA的調(diào)查顯示，在廣泛的市場范圍內(nèi)，實用計算機(jī)視覺技術(shù)在投資、創(chuàng)新和部署方面，都有前所未有的增長。由于這個市場相對年輕，總有一些新的東西涌現(xiàn)，在2019嵌入式視覺峰會上，涌現(xiàn)出了許多新的處理器和傳感器。

2019嵌入式視覺峰會：跟蹤計算機(jī)視覺的發(fā)展動態(tài)

5月20-23日在美國加州圣克拉拉會議中心舉行的2019嵌入式視覺峰會上，吸引了大約1200多名人員參會，這次峰會重點(diǎn)探討了在機(jī)器人、汽車、消費(fèi)者、工業(yè)、醫(yī)療和監(jiān)控行業(yè)的可部署的視覺技術(shù)。

此次峰會共提供了約100場演講，主要圍繞技術(shù)進(jìn)展、商業(yè)機(jī)會、使能技術(shù)和基礎(chǔ)部分這四大環(huán)節(jié)。麻省理工學(xué)院、谷歌、英特爾等全球頂尖的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)，都在此次峰會上做了最前沿的報告。

除了演講報告之外，約有60家參展商在此次峰會現(xiàn)場展示了他們?yōu)榍度胧揭曈X應(yīng)用帶來的新產(chǎn)品和新技術(shù)。

Cadence展示了其Tensilica Vision P6 DSP IP核，并展示了幾個應(yīng)用場景，包括針對無人機(jī)的基于立體相機(jī)的低功耗深度傳感系統(tǒng)；用于機(jī)器人、無人機(jī)和汽車應(yīng)用的實時目標(biāo)檢測系統(tǒng)；先進(jìn)的毫米波3D成像雷達(dá)解決方案。

Vision Components展示了超緊湊的MIPI相機(jī)板卡、智能相機(jī)和激光輪廓儀。該超緊湊型MIPI相機(jī)板卡，專門針對自動駕駛、無人駕駛飛行器、智能城市技術(shù)、醫(yī)療技術(shù)和實驗室自動化等應(yīng)用而設(shè)計。智能相機(jī)采用Xilinx Zynq片上系統(tǒng)，具備一個2×866MHz的ARM處理器和一個FPGA，提供板卡和封裝兩種型號。

Basler展示了其MIPI開發(fā)工具套件dart BCON。該套件包括一個用于MIPI相機(jī)的500萬像素dart BCON、一個開發(fā)者處理板（基于高通Snapdragon 820片上系統(tǒng)芯片，帶Linux驅(qū)動程序）、一個96Boards兼容的夾層板以及透鏡和電纜等必要的附件。

Allied Vision展示了專為工業(yè)嵌入式視覺應(yīng)用而設(shè)計的Alvium相機(jī)系列。Alvium相機(jī)圍繞一個專用集成電路而設(shè)計，集成了圖像信號處理器，并具備一個圖像處理庫。圖像校正和優(yōu)化處理都是在相機(jī)內(nèi)部完成的。

其中Alvium1500具有一個MIPI CSI-2接口，可以通過Video4Linux或Direct Register Access控制；Alvium 1800具有USB3 Vision接口，可通過GenICam控制。兩款產(chǎn)品都支持NXP i.MX6/8和NVIDIA Jetson平臺。可用的傳感器分辨率范圍從VGA到2100萬像素。

Algolux展示了Ion平臺，它是為自主視覺系統(tǒng)設(shè)計和實施而構(gòu)建的軟件包，主要包括Atlas相機(jī)優(yōu)化套件和Eos感知軟件兩部分。

Atlas套件旨在加速和自動化最佳相機(jī)調(diào)整，并提供可擴(kuò)展和可預(yù)測的度量驅(qū)動方法。Eos軟件為單相機(jī)或多傳感器架構(gòu)提供靈活的實現(xiàn)路徑，能在低光和惡劣天氣條件下，比其他系統(tǒng)獲得了更好的效果。

Teknique公司展示了模塊化系統(tǒng)Oclea，其采用Ambarella SoC處理器，標(biāo)配閃存（FLASH）和DRAM。

μS5L型號基于Ambarella S5L66 SoC，集成了SecureBoot 8GB eMMC和1GB DRAM。該系統(tǒng)與Sony、OmniVision和安森美半導(dǎo)體等公司的圖像傳感器兼容。CV22型號基于Ambarella CV22 SoC，集成了Tru

stZone 8GB eMMC和1GB DRAM，內(nèi)置立體聲音頻編解碼器、uSD卡、雙頻Wi-Fi和藍(lán)牙4.1。通過CVFlow為CNN網(wǎng)絡(luò)提供內(nèi)置硬件加速。

嵌入式視覺聯(lián)盟宣布2019年“年度視覺產(chǎn)品獎”獲得者

嵌入式視覺聯(lián)盟（EVA）在5月21日開幕的2019嵌入式視覺峰會上，宣布了2019年“年度視覺產(chǎn)品獎”（Vision Product of the Year Awards）獲得者。該獎項旨在表彰那些行業(yè)領(lǐng)先技術(shù)公司的創(chuàng)新和卓越表現(xiàn)，這些公司為快速增長的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了視覺AI和計算機(jī)視覺。

“如今，技術(shù)的發(fā)展使得許多不同的和不斷增長的市場，對視覺AI有著大量需求。因此，我們在這個領(lǐng)域看到了創(chuàng)新的急劇加速，”EVA創(chuàng)始人Jeff Bier說，“該獎項旨在表彰那些提供具有影響力的創(chuàng)新技術(shù)的公司，使得系統(tǒng)和應(yīng)用開發(fā)人員可以通過這些技術(shù)將視覺智能融入到他們的產(chǎn)品中。”

2019年“年度視覺產(chǎn)品獎”獲獎?wù)甙ǎ?/p>

最佳傳感器：英飛凌公司IRS2381C 3D圖像傳感器

最佳軟件或算法：Morpho公司視頻處理解決方案

最佳汽車解決方案：Horizon Robotics公司Horizon Matrix

最佳AI技術(shù)：聯(lián)發(fā)科公司Mediatek Helio P90

最佳開發(fā)工具：英特爾公司OpenVINO工具包

最佳云解決方案：賽靈思Xilinx AI平臺

最佳處理器：Synopsys公司EV6x嵌入式視覺處理器（帶SEP）

年度視覺產(chǎn)品獎面向所有EVA成員公司開放。參賽產(chǎn)品由一個獨(dú)立的專家小組根據(jù)創(chuàng)新性、對客戶和市場的影響以及競爭差異性進(jìn)行評審。

獲獎公司感言：

最佳傳感器獲得者-英飛凌：“最佳傳感器獎?wù)J可了英飛凌REAL3? ToF 3D圖像傳感器IRS2381C的創(chuàng)新性和性能。該傳感器能在移動設(shè)備中提供一種嶄新水平的3D成像功能。該傳感器具有很強(qiáng)的陽光抵御能力，并且支持廣泛的測量范圍。因此，它能在安全人臉認(rèn)證、計算攝影和無縫AR應(yīng)用方面，提供獨(dú)特的用戶體驗。”英飛凌射頻與傳感器副總裁兼總經(jīng)理Philipp von Schierstaedt說。

最佳軟件或算法獲得者-Morpho：“Morpho視頻處理解決方案是一套計算攝影算法，它聚焦于為實時處理和后處理應(yīng)用提供視頻質(zhì)量增強(qiáng)。贏得該獎項對我們來說意義非凡，它將促進(jìn)我們開發(fā)新的算法，并在移動、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和汽車等多種行業(yè)中找到廣泛的應(yīng)用。希望我們的高質(zhì)量視頻處理解決方案能繼續(xù)加速嵌入式視覺行業(yè)的發(fā)展。”Morpho公司副總裁Toshi Torihara說。

最佳汽車解決方案獲得者-Horizon Robotics：“Horizon Matrix是一個基于Horizon Robotics第二代BPU架構(gòu)（Bernoulli架構(gòu)）的高級自主驅(qū)動計算平臺。它旨在為SAE L3和L4自動驅(qū)動系統(tǒng)完成多重計算密集型任務(wù)和關(guān)鍵任務(wù)。”Horizon Robotics汽車業(yè)務(wù)副總裁兼總經(jīng)理Yufeng Zhang說。

最佳AI技術(shù)獲得者-聯(lián)發(fā)科：“聯(lián)發(fā)科的Helio P90芯片組，堪稱一個AI處理工廠，為設(shè)備制造商和消費(fèi)者提供一流的智能成像。我們將繼續(xù)向市場推出新的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，并使每個人都能獲得卓越的技術(shù)。我們的下一代AI連接設(shè)備將更快、更強(qiáng)大、更節(jié)能。”聯(lián)發(fā)科無線業(yè)務(wù)部門主管TL Lee說。

最佳開發(fā)工具獲得者-英特爾：“邊緣解決方案需要多種多樣的硬件產(chǎn)品來滿足嚴(yán)格的性能、功耗、延遲和成本要求。該獎項強(qiáng)化了跨不同硬件的高性能、統(tǒng)一軟件環(huán)境的價值，它使開發(fā)人員能夠快速部署AI解決方案。”英特爾邊緣推理產(chǎn)品副總裁Adam Burns說。

最佳云解決方案獲得者-賽靈思：“AI模型的快速創(chuàng)新，需要適應(yīng)特定領(lǐng)域的體系結(jié)構(gòu)來有效地運(yùn)行最新的網(wǎng)絡(luò)。對于每一類深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，都需要專門的硬件和軟件架構(gòu)，以滿足真實世界中云和邊緣應(yīng)用在性能、延遲和功耗方面的需求。賽靈思的芯片無需重新設(shè)計芯片，就可以從硬件到軟件進(jìn)行最新架構(gòu)的調(diào)整，從而創(chuàng)建理想的AI推理解決方案。”賽靈思軟件與生態(tài)系統(tǒng)AI產(chǎn)品營銷總監(jiān)Nick Ni說。

最佳處理器獲得者-Synopsys：“隨著先進(jìn)汽車系統(tǒng)在安全性和可靠性方面的提升，具備智能視覺處理能力對于將這些功能推向市場至關(guān)重要。我們的EV6x視覺處理器表明了Synopsy在開發(fā)領(lǐng)先的處理器IP解決方案方面的持續(xù)投資，以滿足汽車SoC設(shè)計在安全、性能和功耗等方面的需求。”Synopsys IP市場副總裁John Koeter說。