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CV2能够提供深度神经网络和立体视觉处理,瞄向的是ADAS和自动驾驶汽车市场。
两大优势 与竞争对手相比,安霸拥有两个优势。第一,安霸在2015年收购了欧洲一家研发计算机视觉和智能汽车控制系统的公司——VisLab。因为VisLab这一新鲜血液,安霸有了新的计算机视觉体系结构。第二,安霸本身也有两把刷子,其用于网络安防、运动、无人机,和后装行车记录仪中的高精度和超高精度视频处理芯片是经过市场验证的,功耗也低。 *CV2的模块示意图 结合VisLab的经验和技术,安霸开发出了符合车规级的CV2,它将先进的计算机视觉、图像处理,4Kp60视频编码和立体视觉技术整合到一个芯片之中。 两代产品异同 CV1和CV2都在同一芯片上提供单目和立体视觉处理。“单目视觉可以探测和分辩远距离物体,最远探测距离可达180米。而立体视觉相机能够捕捉物体的形状,并且无需训练即可检测到一般障碍物。”VisLab的创始人Alberto Broggi解释说。 安霸的芯片是基于CVflow架构的,这是一个为像立体处理、深度神经网络这样的计算机视觉算法而优化的。和DSP(数字信号处理器)或GPU相比,CVflow的设计能够让每核,或者说每个处理单元的性能提高不止一个层次。 安霸市场营销和商务拓展的副总裁在接受采访时说,CV1能够对分辨率高达4K的视频进行计算机视觉处理。因此,图像识别系统能够处理更远的距离。另外,这一架构也可以在工业训练工具的基础上,例如Tensorflow,进行设计。它能够处理弱光环境和进行高动态范围成像, 即使在高对比度的环境中,它也能够捕捉到光和影的细微差别。 CV2是继安霸在今年CES(消费电子展)上宣布CV1之后公布的新一代产品。安霸表示,CV2的深度神经网络性能是CV1的20倍。在自动驾驶中,CV2能够同时跑多个算法,有更高的感知能力,并减少了总共使用的芯片数量。 当被问到为什么推出两款视觉芯片时,Broggi表示,安霸去年5月就已经研发出了CV1。“但我们又花了6个月的时间来开发CV1的软件和工具,我们也做了一些工作以确保芯片在安装在车辆上时能够正常工作。”他说。 *安霸CV1 安霸已经拥有供Tier-1和OEM使用的,实现ADAS和L3到L5系统进行交互的开发工具和API。因为基础工作都已经完成,CV2与CV1的软件能够兼容,“我们的客户很容易就能够实现两者时间的互换,”Broggi补充道。 值得注意的是,CV2符合车规级要求,但CV1不符合。 自动驾驶产业不乏想要超越Mobileye计算机视觉SoC的视觉芯片供应商,安霸(Ambarella)就是其中之一。该公司正致力于缩短与Mobileye的距离,特别是因为Mobileye不仅是业界先驱且仍持续主导基于视觉的先进驾驶辅助(ADAS)和高度自动驾驶车市场。 Ambarella日前推出了一款名为CV2的新型相机SoC,专用于提供深度神经网络(DNN)和立体视觉处理,瞄准ADAS和自动驾驶车市场。Ambarella宣称拥有两项与竞争对手不同的优势,其一是VisLab开发的新型计算机视觉架构——Ambarella于2015年收购了这家欧洲计算机视觉与智能汽车控制系统开发商。另一项则是Ambarella自家设计且经现场验证的低功耗、高解析(HD)与超高解析(Ultra HD)视觉处理芯片,可用于IP监控、运动、无人机与后装行车记录器等应用。 结合VisLab的经验和技术,Ambarella开发出符合车规级的CV2,在一个芯片中整合了先进的计算机视觉、图像处理、4Kp60视频编码与立体视觉技术。CV2延续上一代的CV1,据称可提供较CV1更高20倍的深度神经网络性能。 CV1和CV2都可在同一芯片上提供单眼和立体视觉处理。VisLab创办人Alberto Broggi解释:“单眼视觉可在远处侦测并分类对象——最远达180公尺——而立体视觉相机能够捕捉3D物体的形状,而且无需训练即可检测到一般障碍物。” Broggi说,Ambarella的视觉SoC“专为在城市驾驶而设计,能执行所有的感知处理”。而像路径规划以及转向和停车等其他操控任务,目前仍留给车载计算机。 然而,Broggi补充说,他的团队计划将融合和决策层移植到CV芯片上。 从意大利帕尔马大学(University of Parma)独立出来后,由Broggi教授带领的计算机视觉团队成为Ambarella高度自动化车辆的自动驾驶车(AV)软件骨干。 针对Ambarella的视觉解决方案,IHS Markit信息娱乐和ADAS研究总监Egil Juliussen说:“Ambarella的新产品看起来很不错,可望用于ADAS、L4和L5级自动驾驶。我认为,正是由于他们的技术涵盖从算法、专利到SoC,而使其自动驾驶平台与众不同。” Juliussen说:“他们还取得了加州的AV路测执照——只不过是第52家获得执照的公司。”他强调Ambarella已能“提供开发工具和API,可让1级(Tier-1)供应商和汽车OEM连接ADAS和L3到L5系统。”Ambarella计划在第二季出样CV2。 单眼视觉 vs.立体视觉 开发ADAS和全自动驾驶车究竟要用单眼视觉还是立体视觉?这是长久以来争辩的焦点。英特尔(Intel)旗下子公司Mobileye认为,单眼相机用于辨识车道、行人以及交通标志和路上的其他车辆时已经够好了。 但是,立体视觉的支持者则认为,以3D视角计算来自单个相机传感器接收的平面2D架构时,单眼视觉系统经常不够稳定和可靠。 Ambarella在其芯片中融合了单眼和立体视觉处理。例如,其嵌入式车辆驾驶(EVA)平台提供基于4K CV1的立体视觉相机,用于立体障碍物检测的感知范围超过150公尺。据该公司称,它还支持超过180公尺的对象单眼视觉分类功能。 Broggi认为,立体视觉是一项重要的功能升级。“许多信息都包含在对象的3D形状中。即使相机看到一个未知形状的物体——系统以前从未见过的东西,而且未经辨识训练——立体视觉也能进行处理”。 拥有单眼和立体视觉功能也会导入重要的冗余。立体视觉能够发现单眼相机看不见或无法辨认的对象。 针对这两类型产品的比较,Juliussen说:“Mobileye是采取‘单眼相机’策略的主要公司;当摄影机价格昂贵时,这种途径效果不错。但立体相机的价格正持续降低。我认为兼单眼和立体视觉更好,能为Ambarella带来更大的市场和应用领域。” 高动态范围至关重要 Broggi说,“VisLab和Ambarella连手可说是绝佳组合,”因为两家公司的团队之间工作并未重迭;更重要的是,CV1和CV2均采用Ambarella的影像信号管路实现高动态范围(HDR)成像、ultra HD处理以及在立体相机实现自动校准。 除了卷积神经网络(CNN)和DNN的所有功能之外,由ADAS和AV部署的视觉传感器还可以从视觉SoC提供的HD影像和高性能影像预处理功能中受益。 由于立体相机需要非常高的稳定度,Broggi说:“立体相机的校准可能会是一项挑战,尤其是在汽车应用中,”因为汽车持续振动且经常在宽温度范围内运行。透过Ambarella的CV1和CV2芯片,“我们可以在芯片上实时自动校准。” 同样地,当机器面对LED头灯和交通标志时,ADAS和AV可能会发生混淆。当LED闪烁时——它可能会被开启和关闭——其闪烁的假影可能引发机器视觉故障。Broggi解释说,这种情况经常发生在LED灯和相机的频率不同步时。 Ambarella的CV1和CV2可以透过平均讯框数来减轻这种假影。他说:“我们可以在影像管线的早期阶段使用预处理来清理它。” 对于最近Uber酿祸撞死一名在夜间穿越街道的妇女,Broggi并未发表任何评论,但他说,Ambarella提供支持HDR功能的芯片“能够在极低光照条件下处理影像。” EVA架构 对于道路试驾,Ambarella开发了EVA自动驾驶平台。EVA的感测套件目前已导入Lincoln MKZ车系,主要采用视觉传感器,无需光达(LiDAR)即可实现自动驾驶。然而,基于EVA的AV还包含Bosch制造的前保险杠式雷达,以获得更好的正面视野。 Broggi坚信,视觉是使自动驾驶车“充满信心”的唯一传感器。Broggi表示,相较于每秒产生200万个3D点的光达,远距离的立体相机每秒可撷取8-9亿个3D点。 车辆通常配备两组不同的立体相机。一套是远距离感知,另一套是短距离感知。远距离相机使用两个4K传感器(8百万像素),基线长30公分,水平视角75度。短距离相机系统使用4个支持200万像素的立体相机,以及10cm基线和鱼眼镜头。 Ambarella解释,每个远距离相机都包含2个CV1 SoC。在短距离系统中,所有的相机都连接至一个中央模块,透过2个CV1 SoC处理4个相机。 CV2的设计用于在芯片中支持4个立体相机和4个单眼相机。而CV1采用14nm CMOS工艺制造,但Ambarella的CV2将由三星(Samsung)以10nm工艺制造。尽管CV2的复杂度增加了,但Broggi说:“我们能够保持相同的低功率——4至5瓦(W)。” 根据Juliussen的观察,开发汽车用的计算机视觉产品是Ambarella的一项重大目标,该公司去年为此分配了超过50%的研发预算。Juliussen说:“如今看来他们取得了不错的进展。目前的产品已被中国OEM应用于ADAS市场。” 他补充说:“他们目前的产品还被用于相机售后市场,如储存行车数据的行车记录器(EDR)。EDR将成为L4和L5自动车的标准配备。”这就是为什么CV2支持4Kp60 AVC和HEVC视频编码。该芯片可以将视频记录到汽车ADAS和自动驾驶系统。 |
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