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如何克服邊緣視覺的帶寬限制?

控制工程中文版 ? 來源:控制工程中文版 ? 2023-05-19 11:08 ? 次閱讀

把一個相機連接到一臺邊緣計算機/嵌入式計算機上,然后在云端進行數據處理或存儲——這就是“邊緣視覺”的概念。近年來,邊緣視覺正被廣泛應用于自動化產線質檢、汽車圖像采集和智能工廠等場景中。

伴隨著人們對圖像質量的要求提高,以及視覺傳感器技術突飛猛進的發展,現場產生海量和龐大數據,也給視覺數據的邊緣傳輸和上云帶來了嚴峻挑戰。

01

亟待攻克的帶限制瓶頸

工業視覺領域,整個行業都在追求更多像素、更高幀率、更高的空間以及時間分辨率。然而,很多用戶會反饋1 GigE相機的一個輸出已經不夠用,只能連接到PLC,急需相機有更多輸出通道,以便將圖像數據傳輸到云服務器。

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如上圖所示,棕色的點是圖像傳感器,點連接的線代表行業中常見的典型接口(如PCIe 3.0是藍線,CoaXPress v2 x4是紅線)。可以發現,當圖像傳感器高于某條線時,該接口的帶寬就已經不夠去傳輸該圖像傳感器的數據了。

現如今,圖像傳感器取得了巨大進步,市面上有很多圖像傳感器,帶寬速度比10GigE、CoaXPress v1快很多,甚至比100千兆接口更快,能提供一萬幀、1億或更多像素和速度遠高于150GB/s的帶寬。雖然接口取得了一些進步,帶寬速度越來越快,但挑戰仍然存在——即使有鏈接聚合也很難能跟上傳感器的發展速度,電腦GPUCPU性能也遠遠落后于其他領域。

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想要解決這個問題,如果用高分辨率的高速傳感器,也將面臨很多瓶頸。比如攝像頭接口、GPU和CPU的橋接接口、CPU的負載或處理能力,以及計算機上送云端的帶寬,往往在最好的情況下才能達到1G。

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此外,如果現場有多個攝像頭,情況會變得更糟。假如有多個10GigE相機、CoaXPress或100 GigE相機,以100 GigE相機為例,速度大概是96千兆比特乘每秒以攝像機的數量。但大多數情況下,用戶電腦的最大帶寬接口PCIe 3.0,其帶寬也只有48千兆比特每秒,遠遠無法滿足需求。

02

用圖像采集卡壓縮預處理

面對這個困境,用戶常見的解決方案是在多攝像頭和CPU架構之間放置一個圖像采集卡,用于壓縮以及預處理。例如從圖像提取一定區域的ROI,即可減少總數據帶寬。

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然而,在實際應用中,用戶對圖像采集卡的需求還有許多:

通常需要高帶寬的相機接口、多相機接口、超高精度的同步,以及可定制的IOs來控制外圍設備;

在處理過程中,需要能夠實時并行處理,并且需要低延遲、有一個大的DRAM,從而計算復雜的算法,需要很多個千兆比特每秒的內存訪問帶寬;

對系統開發人員而言,圖像采集卡需要滿足靈活、易于使用的要求。為保障開發便捷性,開放的FPGA也必不可少,可以將一些特定IP放在圖像采集卡上,通過集成開發環境實現快速的算法和方案開發;

與此同時,用戶對于系統集成的緊湊設計和被動冷卻性能,也提出了更嚴苛的要求...

03

可靠的一體化邊緣視覺解決方案

能否能將圖像采集卡和計算機很好地合二為一?虹科的HK-Gidel FantoVision 40給出了答案。

這是一款開創性的小型計算機,可與高達4 x 10GigE Vision或 4 X CoaXPress 2.0相機連接進行圖像采集和處理。創新架構將高端圖像采集與實時圖像處理和/或壓縮相結合,使用Nvidia Jetson 嵌入式計算機,并在Intel Arria 10 FPGA上進行可選的預處理/壓縮。

HK-Gidel FantoVision的另一個顯著特點,是其開放式體系結構支持GPU和FPGA上的嵌入式AI/圖像處理。軟件工程師可以使用CUDA C/C++和NVIDIA的庫,在GPU上編寫算法。此外,使用新穎的ProcVision套件,在FPGA上開發和部署可選的預處理塊,既簡單又快速。

產品的多個HK-Gidel FantoVision單元可以相互連接,可提供獨特且可擴展的拓撲結構。使用InfiniVision 開放式框架抓取器流程,100多個傳感器可同步處理

現如今,HK-Gidel FantoVision為高帶寬、低延遲應用的新型緊湊、經濟高效、可擴展的視覺和成像解決方案開辟了道路。尤其適用于需要高分辨率、高速度的交通監測、面板檢測等場景。

例如交通檢測應用中有多個攝像機在拍攝高分辨率圖像,HK-Gidel FantoVision 可以通過圖像采集卡提取ROI區域甚至是車牌,在GPU上布署算法做車牌識別,最后將識別的車牌號碼傳到云端上,從而不需要很多帶寬。





審核編輯:劉清

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