作者：嵌入式視覺聯(lián)盟 BDTI創(chuàng)始人兼總裁Jeff Bier

隨著功能越來越強大的處理器、圖像傳感器、存儲器和其他半導體器件以及相關算法的出現(xiàn)，可以在多種嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)計算機視覺功能，通過視頻輸入來分析周圍環(huán)境。微軟的Kinect游戲控制器和Mobileye的輔助駕駛系統(tǒng)等產(chǎn)品都非常重視嵌入式視覺技術的發(fā)展?jié)摿Α＝Y果，很多嵌入式系統(tǒng)設計人員開始思考如何實現(xiàn)嵌入式視覺功能。本文研究嵌入式視覺的發(fā)展機遇，對比實現(xiàn)這一技術的各種處理器選擇，介紹幫助工程師在其設計中采用視覺功能的業(yè)界聯(lián)盟。

“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。

很明顯，嵌入式視覺技術能夠為多種應用帶來巨大的價值(圖1)。兩個例子是，Mobileye基于視覺的輔助駕駛系統(tǒng)，用于幫助防止車輛事故的發(fā)生；以及MG國際公司的泳池安全系統(tǒng)，旨在防止游泳溺水。還有一些純粹的怪才發(fā)明，Intellectual Ventures的激光滅蚊槍，設計用于防止人們感染瘧疾等。

圖1.嵌入式視覺是從計算機視覺應用開始的，這些應用包括，裝配線檢查、光學字符識別、機器人技術、監(jiān)控和軍事系統(tǒng)等。但是，最近幾年，對降低成本提高性能的需求加速了這一技術在各種其他市場上的廣泛應用。

正如同高速無線互聯(lián)是從高成本新奇技術起步一樣，目前為止，嵌入式視覺技術一般只用于復雜昂貴的系統(tǒng)中，例如，毛發(fā)移植的手術機器人，制造業(yè)的質(zhì)量控制檢查系統(tǒng)等。

數(shù)字集成電路的發(fā)展是高速無線技術從新奇發(fā)展到主流的關鍵因素。芯片速度足夠快，成本足夠低，能效足夠高時，高速無線技術便成為市場主流技術。今天，人們能夠以不到100美元的價格購買寬帶無線調(diào)制解調(diào)器。

同樣的，數(shù)字芯片技術的進步為嵌入式視覺的大批量應用鋪平了道路(圖2)。與無線通信相似，嵌入式視覺需要很強的處理能力——特別是，越來越多的應用采用了高分辨率攝像機，開始使用多臺攝像機。以足夠低的成本實現(xiàn)這類處理能力，從而促進大批量應用，這是一個很大的挑戰(zhàn)。事實是嵌入式視覺應用需要很強的可編程能力，進一步增大了這一挑戰(zhàn)的難度。在無線應用中，標準意味著不同手機之間的基帶算法不會有太大的變化，與之相比，在嵌入式視覺應用中，通過獨特的算法，有可能得到更好的結果——實現(xiàn)更有價值的功能。

圖2.嵌入式視覺輔助系統(tǒng)涉及到硬件、半導體和軟件元器件供應商，子系統(tǒng)開發(fā)人員、系統(tǒng)集成商，以及最終用戶，還有實現(xiàn)未來突破的基礎研究等。本文主要關注圖中顯示的嵌入式視覺算法處理技術。

采用嵌入式視覺，業(yè)界進入了一種“良性循環(huán)”，這是很多其他數(shù)字信號處理(DSP)應用領域的特點。目前雖然很少有專門用于嵌入式視覺應用的芯片，但是，這些應用越來越多的采用了針對其他應用開發(fā)的高性能、高性價比處理芯片，包括，數(shù)字信號處理器、CPU、FPGA和GPU等。這些芯片單位成本、單位功率的可編程性能越來越高，因此，能夠支持實現(xiàn)大批量嵌入式視覺產(chǎn)品。這些大批量應用也相應的引起了硅片提供商更多的關注，他們會提供更好的性能、更高的效率和可編程處理能力。

處理選擇

如前所述，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?qū)崿F(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。

具有CPU的GPU

GPU主要是用于3D圖形，并且越來越多的用于實現(xiàn)其他功能，例如，視覺應用等。目前，個人計算機的GPU傾向于可編程，除了3D圖形還能完成其他功能。這類GPU被稱為“通用GPU”，或者“GPGPU”。GPU有很強的并行處理能力。它們在個人計算機上是獨一無二的。可以免費使用GPU軟件開發(fā)工具，從GPGPU開始進行編程并不是很復雜。出于這些原因，在PC上第一次開發(fā)其計算機視覺算法的開發(fā)人員通常采用GPU作為并行處理引擎，他們出于仿真或者原型開發(fā)的目的，需要加速算法的執(zhí)行。

GPU緊密集成了通用CPU，有時候是在同一芯片上。然而，GPU芯片的一種局限是目前能夠集成的CPU類型有限，而且支持這類集成的CPU操作系統(tǒng)也很有限。目前，可以提供設計用于智能電話和平板電腦等產(chǎn)品的低成本、低功耗GPU。但是，這些GPU一般不是GPGPU，因此，除了3D圖形之外，將其用在其他應用中有很大的難度。

具有加速器以及CPU的數(shù)字信號處理器

數(shù)字信號處理器是專門用于信號處理算法和應用的微處理器。對于視覺應用核心的信號處理等任務，這種專業(yè)化使得數(shù)字信號處理器的效率要遠遠高于通用CPU。而且，與其他類型的并行處理器相比，數(shù)字信號處理器相對比較成熟，使用起來更方便。

但是，雖然數(shù)字信號處理器在視覺算法上的性能和效率要高于通用CPU，但仍然難以提供足夠的性能來滿足算法要求。出于這一原因，DSP一般需要一個或者多個輔助協(xié)處理器。因此，視覺應用中一個典型的DSP芯片包括了CPU、數(shù)字信號處理器以及多個協(xié)處理器。這種異質(zhì)結合能夠產(chǎn)生很好的性能和很高的效率，但也難以編程。實際上，DSP供應商一般不支持用戶對協(xié)處理器進行編程；而是讓協(xié)處理器運行芯片供應商開發(fā)的軟件函數(shù)庫。

移動“應用處理器”

移動“應用處理器”是集成度非常高的芯片系統(tǒng)，一般主要設計用于智能電話，而不是其他應用。應用處理器通常包括高性能CPU內(nèi)核，以及各種特殊的協(xié)處理器，例如，數(shù)字信號處理器、GPU、視頻處理單元(VPU)、2D圖形處理器，以及圖像采集處理器等。

這些芯片專門針對電池供電應用進行了設計，因此，能效非常高。而且，由于圍繞智能電話和平板電腦的應用越來越重要，因此，移動應用處理器一般有很強的軟件開發(fā)基礎支持平臺，包括，低成本開發(fā)電路板、Linux和Android端口等。然而，正如前面章節(jié)對數(shù)字信號處理器的討論，應用處理器中的專用協(xié)處理器一般不是用戶可編程的，限制了它們在視覺應用中的發(fā)展。

具有CPU的FPGA

FPGA是靈活的邏輯芯片，可以在門級和模塊級進行重新配置。這一靈活性使得用戶能夠隨時實現(xiàn)定制滿足應用需求的計算結構。它還支持選擇滿足應用需求的I/O接口和片內(nèi)外設。能夠定制計算結構，結合現(xiàn)代FPGA中大量的資源，同時實現(xiàn)了高性能和良好的性價比和能效比。

但是，使用FGPA實際上是硬件設計功能，而不是軟件開發(fā)工作。一般在寄存器傳送級(RTL)使用硬件描述語言(Verilog或者VHLD)來進行FPGA設計，寄存器傳送級是很低的抽象級。與使用本文討論的其他類型的處理器相比，這使得FPGA設計非常耗時，成本也高。

雖然如此，使用FPGA越來越方便了，這是由多種因素造成的。首先，是所謂的“IP模塊”庫——可重用FPGA設計組件庫，其功能越來越強大了。在某些情況下，這些庫能夠直接滿足視覺算法要求。在其他一些應用中，它們還支持視頻I/O端口或者掃描線緩沖等功能。而且，F(xiàn)GPA供應商及其合作伙伴提供了越來越多的參考設計——采用了FPGA的可重用系統(tǒng)設計，面向?qū)I(yè)應用。最后，利用高級綜合工具，設計人員使用高級語言，在FPGA中實現(xiàn)視覺和其他算法，而且效率越來越高。用戶可以在FPGA中實現(xiàn)性能相對低一些的CPU。而且，在少量的應用中，F(xiàn)PGA制造商在器件中集成了高性能CPU。

總結

采用嵌入式視覺，業(yè)界進入了一種“良性循環(huán)”，這是很多其他DSP應用領域的特點。目前雖然很少有專門用于嵌入式視覺應用的芯片，但是，這些應用越來越多的采用了針對其他應用開發(fā)的高性能、高性價比處理芯片，包括，數(shù)字信號處理器、CPU、FPGA和GPU等。這些芯片單位成本、單位功率的可編程性能越來越高，因此，能夠支持實現(xiàn)大批量嵌入式視覺產(chǎn)品。這些大批量應用也相應的引起了硅片提供商更多的關注，他們會提供更好的性能、更高的效率和可編程處理能力。嵌入式視覺聯(lián)盟還可以幫助工程師利用這些芯片來開發(fā)多種新奇的產(chǎn)品。