通過使用節(jié)點(diǎn)分析和對數(shù)成像器,可以改進(jìn)在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 中運(yùn)行的視頻分析應(yīng)用程序。出于多種原因,視頻分析應(yīng)用程序試圖利用日常世界中的豐富信息。這些原因從面部識別到日常監(jiān)控,但大多數(shù)都集中在預(yù)測和行為分析上。在這些應(yīng)用程序中收集的信息可以通過云計(jì)算在更高層次上進(jìn)行廣泛處理。但是,深度處理有其局限性,可以通過在組合中添加節(jié)點(diǎn)分析和對數(shù)成像器來以多種方式進(jìn)行改進(jìn)。
通過將節(jié)點(diǎn)分析添加到組合中,可以通過消除與云的通信來改進(jìn)數(shù)據(jù)分析。云計(jì)算需要比節(jié)點(diǎn)分析應(yīng)用程序多兩個(gè)(如果不是三個(gè)數(shù)量級)的帶寬。因此,節(jié)點(diǎn)分析消耗的計(jì)算能力要少得多,并且延遲也減少了。人口稠密的市場、混亂的交通路段和城市停車位是一些錯(cuò)綜復(fù)雜的氛圍,可以使用節(jié)點(diǎn)分析進(jìn)行預(yù)測和行為分析。在云中執(zhí)行的這些環(huán)境的高級處理可以推進(jìn)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略,轉(zhuǎn)移一般交通流量,并提高政府管理的停車位的效率。但是,通過在傳感器節(jié)點(diǎn)上實(shí)施較低級別的軟件,而不是在云中執(zhí)行分析,在這些情況下可以改善延遲、帶寬、安全性和功耗。
除了節(jié)點(diǎn)上的智能之外,將對數(shù)成像器添加到組合中還可以通過在傳統(tǒng)成像儀不足的領(lǐng)域提供優(yōu)勢來增強(qiáng)這些系統(tǒng)。對數(shù)成像器為圖像處理提供了更高的動態(tài)范圍,此外還減少了對亮度變化的依賴。例如,陰影、反射、光線的突然變化和高對比度場景是對數(shù)成像器可以優(yōu)于傳統(tǒng)成像儀的領(lǐng)域。在視頻應(yīng)用中解決這些問題可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集,從而加強(qiáng)節(jié)點(diǎn)的分析。通過改進(jìn)數(shù)據(jù)采集,可以顯著改善整個(gè)視頻分析應(yīng)用程序。
節(jié)點(diǎn)分析和對數(shù)成像器提供的改進(jìn)可以幫助解決在物聯(lián)網(wǎng)中運(yùn)行的視頻分析應(yīng)用中的問題。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序常見的一些工程難題是安全性、決策延遲、數(shù)據(jù)帶寬和計(jì)算能力。隨著數(shù)據(jù)傳輸?shù)南@些工程問題大大減少,這就是為什么節(jié)點(diǎn)分析對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用具有吸引力的原因。在視頻分析應(yīng)用中,有限的對比度和對亮度的依賴是一個(gè)常見的難題。對數(shù)成像器幾乎消除了這種掙扎,這是視頻分析應(yīng)用的關(guān)鍵??傮w而言,在物聯(lián)網(wǎng)中運(yùn)行的視頻分析應(yīng)用程序通過節(jié)點(diǎn)分析和對數(shù)成像器得到了增強(qiáng)。
邊緣智能
通過根據(jù)預(yù)期的視覺事件處理數(shù)據(jù),測量數(shù)據(jù)可以快速轉(zhuǎn)換為適當(dāng)?shù)牟僮?,很少或根本沒有數(shù)據(jù)傳達(dá)給云服務(wù)器。這種對視頻數(shù)據(jù)的快速分析,而不是傳輸?shù)皆贫?,使決策過程本地化并改善了系統(tǒng)中的延遲。決策過程中的延遲不僅顯著減少,而且通過消除通常會引入攔截風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)傳輸,增強(qiáng)了安全性。
只有最有價(jià)值的信息需要連接到節(jié)點(diǎn)之外并連接到云中,以進(jìn)行預(yù)測或行為處理。這種優(yōu)化的數(shù)據(jù)分區(qū)可最大限度地提高云價(jià)值,因?yàn)橥ǔ2恍枰曨l分析幀的全部帶寬。幀與幀之間的大多數(shù)視覺數(shù)據(jù)在固定安裝的相機(jī)上都是靜態(tài)的,可以在節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行過濾。邊緣節(jié)點(diǎn)視頻分析可以提供許多過濾解釋,以區(qū)分預(yù)期的對象類型:汽車、卡車、自行車、人、動物等。這種抽取會降低數(shù)據(jù)帶寬和相關(guān)的計(jì)算能力,否則云服務(wù)器內(nèi)部需要這些數(shù)據(jù)來分析下游傳輸?shù)囊曨l數(shù)據(jù)的完整幀速率。與云計(jì)算應(yīng)用程序相比,帶寬的這種減少可能是兩到三個(gè)數(shù)量級的改進(jìn),這是節(jié)點(diǎn)分析提供的一項(xiàng)關(guān)鍵改進(jìn)。
對數(shù)成像
通過用對數(shù)成像代替與傳統(tǒng)成像器相關(guān)的常見問題,可以進(jìn)一步改進(jìn)視頻分析應(yīng)用。大多數(shù)傳統(tǒng)成像器是線性的,并使用像素產(chǎn)生作為光線性函數(shù)的電壓,這可能導(dǎo)致有限的對比度。線性成像器還利用均勻的曝光相位,將其動態(tài)范圍限制為幀速率內(nèi)的像素曝光時(shí)間。最后,傳統(tǒng)的成像器對比度取決于光度,這可能會引入與反射相關(guān)的對比度問題。通過使用產(chǎn)生作為光的對數(shù)函數(shù)的電壓的像素來替換對數(shù)成像器,可以消除這些常見問題。
一些傳統(tǒng)的成像儀難以解決與對比度相關(guān)的困難,這些困難阻礙了用戶完全捕獲其目標(biāo)環(huán)境。這些對比度問題源于每個(gè)像素內(nèi)電壓產(chǎn)生的線性特性。線性成像像素內(nèi)產(chǎn)生的電壓與撞擊它的光子數(shù)量成正比;因此,與其對數(shù)對應(yīng)物相比,動態(tài)范圍受到限制。與這些線性成像器相關(guān)的對比度降低是動態(tài)范圍減小的結(jié)果。這種降低的對比度可能會破壞物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中傳感器節(jié)點(diǎn)的分析,最終影響整體系統(tǒng)性能。對數(shù)成像器提供更寬范圍的光照水平,因此,由于像素電壓是對數(shù)產(chǎn)生的,因此增加了對比度。然而,這種增加的對比度導(dǎo)致對光的敏感性更高,這在某些應(yīng)用中可能是不希望的效果?;蛘撸@種對亮度的靈敏度提高可能是一個(gè)優(yōu)勢 - 這完全取決于應(yīng)用。
使用傳統(tǒng)成像儀進(jìn)行視頻捕獲可能會因陽光明媚或明亮環(huán)境中的反射而進(jìn)一步阻礙。例如,當(dāng)擋風(fēng)玻璃上存在反射時(shí),車輛中的面部識別可能會變得越來越困難。這種視頻捕獲的障礙可能會通過引入系統(tǒng)錯(cuò)誤或丟失關(guān)鍵數(shù)據(jù)來對視頻分析產(chǎn)生負(fù)面影響。引入這些反射是因?yàn)橄袼刂g的線性成像器對比度取決于光度;因此,反射更加突出。這種對光度的依賴性可以在等式1中觀察到?;蛘撸捎谄渥匀粚?shù)特性,對數(shù)成像器對比度與亮度無關(guān),這有助于減輕光線的反射或突然變化。對數(shù)成像器的光度獨(dú)立性可以通過公式2觀察到。
超越單個(gè)組件
平臺級解決方案可幫助客戶快速部署經(jīng)過驗(yàn)證的智能解決方案,以更低的系統(tǒng)成本提高性能。ADI公司正在與客戶合作開發(fā)獨(dú)特的系統(tǒng)級解決方案,以解決整個(gè)問題。ADIS1700x就是其中一種能夠進(jìn)行四分之一視頻圖形陣列(QVGA)成像分析的解決方案。
ADIS1700x是一款QVGA分析成像儀模塊,外形小巧,具有對數(shù)靈敏度,結(jié)合數(shù)字信號處理功能,可優(yōu)化視頻性能。該模塊利用低功耗Blackfin處理器,除了用于圖像穩(wěn)定,傾斜和沖擊檢測的加速度計(jì)外,還提供了在節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行分析的能力。它還利用內(nèi)置的邊緣檢測來跟蹤和計(jì)數(shù)物體運(yùn)動。與傳統(tǒng)成像儀不同,每個(gè)14 μm×14 μm像素具有獨(dú)特的曝光相位。用于室外操作的保形涂層使該模塊適用于大規(guī)模部署,從而可以創(chuàng)建新興的智能城市和建筑應(yīng)用。ADIS17001提供110°視場角(FOV)鏡頭,而ADIS17002提供67°視場角鏡頭。這兩個(gè)選項(xiàng)提供了多種目標(biāo)應(yīng)用,包括停車位監(jiān)控、停車違規(guī)執(zhí)法、交通隊(duì)列檢測和工業(yè)分析。
總體而言,物聯(lián)網(wǎng)中的視頻應(yīng)用可以通過節(jié)點(diǎn)分析和對數(shù)成像器得到顯著改進(jìn)。節(jié)點(diǎn)分析,而不是云計(jì)算,可以使物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序向前發(fā)展。對數(shù)成像器具有其對應(yīng)物無法比擬的優(yōu)勢,從而進(jìn)一步改善了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。總之,在物聯(lián)網(wǎng)中運(yùn)行的視頻分析應(yīng)用程序與節(jié)點(diǎn)分析和對數(shù)成像器相結(jié)合,構(gòu)成了一個(gè)強(qiáng)大的系統(tǒng)級解決方案。
審核編輯:郭婷
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