新型低功耗視覺處理芯片：適合超小智能視覺系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用！
導(dǎo)讀：近日，新加坡國立大學(xué)（NUS）的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種新型芯片“EQSCALE”，它能以極低的功耗，從視頻幀中捕捉視覺細(xì)節(jié)，比現(xiàn)有最佳的芯片功耗低20倍，電池電量消耗也降低了20倍，并可將智能視覺系統(tǒng)的尺寸縮小至毫米范圍。
背景
視覺特征提取是任何計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它常用于自動(dòng)檢測、分類和追蹤視覺場景中的物體。視頻特征提取器則是通過智能攝像頭捕捉視覺細(xì)節(jié)，并將它們轉(zhuǎn)變?yōu)樾『芏嗟呐d趣點(diǎn)和邊的集合，以便未來進(jìn)一步分析。視頻特征提取器需要連續(xù)地處理每一幀，從而定義出智能視覺系統(tǒng)的最小功率，并使系統(tǒng)尺寸最小化。
之前，用于特征提取的最尖端芯片的功耗范圍是毫瓦到幾百毫瓦，分別是智能手表和智能手機(jī)的平均功耗。為了保持長久操作，設(shè)備需要通過太陽能電池或者自然空間中的光線供電.
然而，這種設(shè)備需要的太陽能電池尺寸是厘米級(jí)或者更大的，因此成為這種視覺系統(tǒng)小型化的關(guān)鍵限制性因素。如要要將系統(tǒng)裁剪到毫米級(jí)，那么就需要使得功耗遠(yuǎn)低于1毫瓦。
創(chuàng)新
近日，新加坡國立大學(xué)（NUS）的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種新型芯片“EQSCALE”，它能以極低的功耗，從視頻幀中捕捉視覺細(xì)節(jié)。這種視頻特征提取器比最佳的現(xiàn)有芯片的功耗低20倍，因此消耗的電池電量也減少了20倍，并可將智能視覺系統(tǒng)的尺寸縮小至毫米范圍。例如，它可以持續(xù)地利用毫米級(jí)的太陽能電池供電，而無需更換電池。
NUS 工學(xué)院電氣與計(jì)算機(jī)工程系副教授 Massimo Alioto 領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)展開了這項(xiàng)科研探索。
技術(shù)
NUS工程團(tuán)隊(duì)的芯片：EQSCALE，能夠以0.2毫瓦的功率持續(xù)進(jìn)行特征提取，它比現(xiàn)有技術(shù)的功耗低20倍。它將轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芤曈X系統(tǒng)小型化方面的主要進(jìn)展。這種新型特征提取器每一側(cè)都小于一毫米，并可以通過尺寸只有幾毫米的太陽能電池供電。
Alioto 副教授解釋道：“這項(xiàng)技術(shù)突破是通過能量品質(zhì)按比例調(diào)整實(shí)現(xiàn)的，它在能耗和提取特征的品質(zhì)之間進(jìn)行權(quán)衡調(diào)整。它模擬了人類觀察視覺場景時(shí)關(guān)注程度的動(dòng)態(tài)變化，根據(jù)手頭任務(wù)的細(xì)節(jié)和品質(zhì)水平處理它。甚至在由于目標(biāo)品質(zhì)退化引發(fā)大量的興趣點(diǎn)丟失的情況下，能量品質(zhì)按比例調(diào)整也可以糾正對于物體的識(shí)別。”
價(jià)值
Alioto 副教授表示：“IoT是一波快速增長的技術(shù)浪潮，它使用大規(guī)模分布式傳感器，讓我們的環(huán)境變得更加智能和以人為本。長生命周期的視覺電子系統(tǒng)目前對于IoT來說不可行，因?yàn)樗鼈兊母吖暮痛蟪叽?。我們團(tuán)隊(duì)通過微型EQSCALE芯片應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，并且展示了這種無處不在和永遠(yuǎn)在線的攝像頭是可行的。我們希望這項(xiàng)新性能將加速在IoT中嵌入視覺感知能力，以及實(shí)現(xiàn)新加坡的智能國家視覺。”
這項(xiàng)技術(shù)標(biāo)志著朝著開發(fā)具有幾乎無限生命周期的毫米級(jí)的智能攝像頭邁出了主要一步，也為經(jīng)濟(jì)合算的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用鋪平了道路，這些應(yīng)用包括：在機(jī)場和關(guān)鍵設(shè)施中無處不在的安全監(jiān)控設(shè)備、建筑能量管理、工作場所安全和老人護(hù)理。
未來
EQSCALE 是朝著開發(fā)未來可以演示無限期操作的毫米級(jí)系統(tǒng)的目標(biāo)，邁出的關(guān)鍵性一步。NUS研究團(tuán)隊(duì)正在深入研究開發(fā)小型化的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，這種系統(tǒng)包括通過微芯片組成的具有視覺能力的小型攝像頭，以及理解視覺場景的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
NUS 研究的最終目標(biāo)就是使得應(yīng)用于廣域和無處不在的視覺監(jiān)測的大規(guī)模分布式視覺系統(tǒng)變得可能，大大超越傳統(tǒng)的攝像頭。
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