嵌入式視覺技術--潛力巨大，有待開發(fā)

“嵌入式視覺”這一名詞是指在嵌入式系統(tǒng)中使用計算機視覺技術。換句話說，“嵌入式視覺”是指從視覺輸入中提取出其背后含義的嵌入式系統(tǒng)。與過去10年中無線通信技術的流行相類似，嵌入式視覺技術有望在今后10年得到廣泛應用。而在實際的應用系統(tǒng)中，嵌入式視覺技術如何才能發(fā)揮它的真正潛力呢?

在缺乏共通標準而使嵌入式視覺技術發(fā)展受阻之際，需要一種兼容各層面功能的標準，才能真正開啟并普及嵌入式視覺應用。例如，如果基于手勢的用戶介面變得普及，對于用戶而言，能夠使用一套具有多種不同機制的通用手勢功能將會變得十分重要。而如果3D成像成為視覺應用的共同工具，那么不管使用什么樣的傳感器，我們都將必須為視覺應用找到一個重現(xiàn)3D圖形數(shù)據(jù)的共同方式。

而對于嵌入式視覺系統(tǒng)所用的處理器，視覺演算法與應用大大地延伸了處理器性能要求的范圍，就運算能力的這一點而言，處理器的性能至關重要。但當你跨越學術研究到實際系統(tǒng)的鴻溝，采用先進演算法以即時執(zhí)行視頻輸入時，卻不可避免地會消耗掉許多的處理功率。在許多嵌入式系統(tǒng)中，設計人員面臨著尺寸、功耗與成本等嚴苛的限制條件，因此，能夠以低成本與低功耗提供充份的處理能力是至關重要的。

而在其它一些要求大量運算的嵌入式處理領域──如隨即浮現(xiàn)于我腦海中的消費性視頻設備──在某種程度上而言，演算法是標準化的。這意味著芯片設計人員可以使用功能固定的硬件加速器和協(xié)同處理器，以低功耗和低成本提供大量的處理器運算性能。

但在視覺應用方面，不同的應用之間往往采用不同的演算法，甚至是在同一款應用中，所用的演算法也可能因設計不同或時間不同而異。因此，除了極其少數(shù)的一些大量應用以外，功能固定的硬件往往無法作為解決方案。在嵌入式視覺系統(tǒng)中，我們需要的處理器必須能夠以低成本與低功耗，提供每秒數(shù)十億次即時運算處理性能，并具有彈性化的可編程性能。過去幾年來，已經(jīng)有這樣的處理器問世，并可協(xié)助嵌入式視覺技術進一步導入主流應用中。

處理器類別的選擇

視覺算法通常需要很強的計算能力。當然，所有的嵌入式系統(tǒng)一般都受限于嚴格的成本和功耗要求。在其他DSP應用領域，例如，數(shù)字無線通信等，芯片設計人員使用專用協(xié)處理器和加速器來完成應用所要求的苛刻的處理任務，同時滿足了高性能、低成本和低功耗需求，從而解決了這一難題。但是，芯片用戶一般不能對這些協(xié)處理器和加速器進行編程。

無線應用通常能夠接受這些優(yōu)缺點，無線應用標準意味著不同設備設計人員使用的算法之間有很強的共性。然而在視覺應用中，對算法的選擇并沒有標準約束。相反，一般可以選擇很多方法來解決某一特殊的視覺問題。因此，視覺算法是非常多樣的，往往隨著時間的變化而迅速變化。結果，與數(shù)字無線和以壓縮技術為主的消費類視頻設備等應用相比，視覺應用并不傾向于采用非可編程加速器和協(xié)處理器。

但是很難同時實現(xiàn)高性能、低成本和低功耗以及可編程功能。專用硬件通常能夠以低成本實現(xiàn)高性能，但是可編程能力較弱。通用CPU具有可編程能力，但是性能較差，性價比不高，能效也較低。要求較高的嵌入式視覺應用通常結合使用多個處理單元，例如，可能會包括：

●通用CPU，用于啟發(fā)式復雜判決、網(wǎng)絡訪問、用戶接口、存儲管理和總體控制等。

●高性能數(shù)字信號處理器，用于實時中等速率處理，不太復雜的算法等。

●用于簡單算法像素速率處理的一個或者多個高度并行的引擎。

任何處理器在理論上都可以用于嵌入式視覺，目前最有可能的類型是：

●高性能嵌入式CPU

●專用標準產(chǎn)品(ASSP)與CPU相結合

●具有CPU的圖形處理單元(GPU)

●具有加速器以及CPU的數(shù)字信號處理器

●移動“應用處理器”

●具有CPU的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)

各類處理器，及其在嵌入式視覺應用上的關鍵優(yōu)缺點

高性能嵌入式CPU

在很多情況下，嵌入式CPU不能提供足夠的性能實現(xiàn)要求較高的視覺算法——也不能夠以可以接受的價格或者功耗來滿足性能要求。通常，存儲器帶寬是關鍵性能瓶頸，因為視覺算法通常使用大量的數(shù)據(jù)，不會重復訪問相同的數(shù)據(jù)。嵌入式CPU的存儲器系統(tǒng)無法設計適應這類數(shù)據(jù)流。然而，與大部分處理器相類似，隨著時間的推移，嵌入式CPU的性能在逐漸增強，在某些情況下，能夠提供足夠的性能。

在可能的情況下，有足夠的理由在CPU上運行視覺算法。首先，大部分嵌入式系統(tǒng)需要CPU來實現(xiàn)各種功能。如果所需要的視覺功能能夠通過這種CPU來實現(xiàn)，那么，相對于多處理器解決方案相比，這降低了系統(tǒng)的復雜度。而且，大部分視覺算法一開始是在PC上開發(fā)的，使用了通用CPU及其相關的軟件開發(fā)工具。PC CPU和嵌入式CPU (及其相關的工具)之間的相似性意味著，與其他類型的嵌入式視覺處理器相比，一般比較容易在嵌入式CPU上通過嵌入方式實現(xiàn)視覺算法。最后，嵌入式CPU 使用起來通常比其他類型的嵌入式視覺處理器更簡單，這是因為其相對直觀的體系結構、成熟的工具以及其他的應用開發(fā)基礎支持平臺等，例如，操作系統(tǒng)。

結合了CPU的ASSP

ASSP 是專用、集成度很高的芯片，定制用于特殊應用或者專業(yè)應用。ASSP可以采用CPU，或者使用單獨的CPU芯片。憑借專業(yè)化，與其他類型的處理解決方案相比，ASSP通常具有優(yōu)異的成本和能效。在其他技術中，ASSP通過使用專用協(xié)處理器和加速器來提高效率。而且，由于ASSP主要集中在專業(yè)應用上，因此，通常需要大量的應用軟件。

這種專業(yè)化使得ASSP能夠實現(xiàn)很高的效率，但是，也帶來了很大的局限：缺乏靈活性。設計用于某一應用的 ASSP一般不能用于其他應用，甚至目標應用相關的應用。ASSP使用唯一的體系結構，與其他類型的處理器相比，更難進行編程。實際上，某些ASSP并不支持用戶編程。另一方面的考慮是風險問題。ASSP通常由小供應商提供，這可能會增加難以提供芯片的風險，或者無法提供后續(xù)產(chǎn)品以幫助系統(tǒng)設計人員更新其設計，設計人員不得不從頭開始進行設計。