隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，2017年全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)達(dá)到84億臺(tái)，2020年預(yù)計(jì)有500億個(gè)設(shè)備將連接到網(wǎng)絡(luò)，隨而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)幾何式增長。據(jù)思科可視化網(wǎng)絡(luò)指數(shù)VNI預(yù)測(cè)，到了2020年，連接到IP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備存儲(chǔ)數(shù)據(jù)總量將增加至6.2ZB。

數(shù)字化背后的基礎(chǔ)技術(shù)是云計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和智慧城市的發(fā)展，幾乎所有數(shù)據(jù)都需要連接到云，再通過云端存儲(chǔ)、計(jì)算，通過網(wǎng)絡(luò)互相連接。而隨著PC互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)向萬物互聯(lián)演進(jìn)，如何傳輸和處理海量數(shù)據(jù)，已經(jīng)對(duì)當(dāng)前的云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)提出很大挑戰(zhàn)，所以在接近數(shù)據(jù)源的前端設(shè)備上執(zhí)行部分計(jì)算是適應(yīng)萬物互聯(lián)應(yīng)用需求的新興計(jì)算模式——邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。

應(yīng)用剖析：邊緣計(jì)算模型+視頻監(jiān)控技術(shù)

分布在城市各個(gè)角落的視頻監(jiān)控?cái)z像頭屬于萬物互聯(lián)應(yīng)用中的一支，用來應(yīng)對(duì)新型犯罪及社會(huì)管理等公共安全問題。傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像頭內(nèi)置計(jì)算能力較低，而現(xiàn)有智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能處理能力不足。為此，以云計(jì)算和萬物互聯(lián)技術(shù)為基礎(chǔ)，融合邊緣計(jì)算模型和視頻監(jiān)控技術(shù)，構(gòu)建基于邊緣計(jì)算的新型視頻監(jiān)控應(yīng)用的軟硬件服務(wù)平臺(tái)，以提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像頭的智能處理能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)重大刑事案件和恐怖襲擊活動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)和處置機(jī)制，提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)的防范刑事犯罪和恐怖襲擊能力。

邊緣計(jì)算+視頻監(jiān)控技術(shù)其實(shí)是構(gòu)建了一種基于邊緣計(jì)算的視頻圖像預(yù)處理技術(shù)，通過對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，去除圖像冗余信息，使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處，由此降低對(duì)云中心的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬需求，提高視頻分析的速度，此外，預(yù)處理使用的算法采用軟件優(yōu)化、硬件加速等方法，提高視頻圖像分析的效率。

如何更好的收集設(shè)備端數(shù)據(jù)?

智慧城市中的實(shí)時(shí)視頻分析應(yīng)用，包括日常監(jiān)控的人臉識(shí)別，大部分集中在預(yù)測(cè)分析和行為分析上，這些應(yīng)用中收集到的信息可通過云計(jì)算進(jìn)行更高端的廣泛處理。然而深度處理有其局限性，ADI公司建議通過往組合中增加節(jié)點(diǎn)分析和對(duì)數(shù)成像器在加以改進(jìn)。

通過往組合中增加節(jié)點(diǎn)分析，減輕與云之間的通信，可以改進(jìn)數(shù)據(jù)分析。云計(jì)算的帶寬需求比節(jié)點(diǎn)分析應(yīng)用多出兩個(gè)(或三個(gè))數(shù)量級(jí)。除了節(jié)點(diǎn)處實(shí)現(xiàn)智能化，在組合中增加對(duì)數(shù)成像器對(duì)于傳統(tǒng)成像器不符合要求的領(lǐng)域也具有優(yōu)勢(shì)，從而增強(qiáng)系統(tǒng)功能。除了減少對(duì)亮度變化的依賴性，對(duì)數(shù)成像器還提供更高的圖像處理動(dòng)態(tài)范圍。在視頻應(yīng)用中，這些問題的解決有利于數(shù)據(jù)捕捉，從而加強(qiáng)節(jié)點(diǎn)的分析能力。通過提高數(shù)據(jù)捕捉能力，整個(gè)視頻分析應(yīng)用都可得到顯著改進(jìn)。

大多數(shù)傳統(tǒng)成像器都是線性成像器，其使用像素生成的電壓作為光的線性函數(shù)，而此類像素則會(huì)導(dǎo)致有限的對(duì)比度。線性成像器還利用統(tǒng)一的曝光相位，限制了其相對(duì)于幀速率范圍內(nèi)像素曝光時(shí)間的動(dòng)態(tài)范圍。最后，傳統(tǒng)成像器的對(duì)比度取決于亮度，從而可能導(dǎo)致反光相關(guān)的對(duì)比度問題。通過替換成對(duì)數(shù)成像器可消除這些常見的問題，對(duì)數(shù)成像器使用像素生成的電壓作為光的對(duì)數(shù)函數(shù)。

圖1 傳統(tǒng)的圖像曝光

圖2 ADIS17002對(duì)數(shù)圖像曝光

圖3 使用內(nèi)置邊緣檢測(cè)技術(shù)的ADIS17002對(duì)數(shù)圖像曝光

一些傳統(tǒng)的成像器在努力解決阻礙用戶全面捕捉其目標(biāo)環(huán)境數(shù)據(jù)的對(duì)比度相關(guān)問題，這些對(duì)比度問題源于每個(gè)像素中生成電壓的線性特性。線性成像像素中生成的電壓與照射的光子數(shù)成正比;因此，與對(duì)數(shù)成像相比，其動(dòng)態(tài)范圍是有限的，降低與這些線性成像器相關(guān)的對(duì)比度就意味著縮小動(dòng)態(tài)范圍，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中傳感器節(jié)點(diǎn)的分析產(chǎn)生不利影響，最終影響系統(tǒng)的整體性能。對(duì)數(shù)成像器提供更廣泛的亮度級(jí)范圍，從而增加因?qū)?shù)生成的像素電壓產(chǎn)生的對(duì)比度。

構(gòu)筑平臺(tái)級(jí)解決方案，ADI實(shí)例支招

為了提供平臺(tái)級(jí)解決方案，ADI公司開始超越單個(gè)組件的研發(fā)。這些解決方案可幫助客戶快速部署經(jīng)過驗(yàn)證的智能解決方案，以更低的系統(tǒng)成本實(shí)現(xiàn)更高的性能。智能應(yīng)用始于準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)，通過ADI先進(jìn)的檢測(cè)和測(cè)量功能可獲得此類數(shù)據(jù)。此外，ADI還與客戶合作，共同開發(fā)能夠解決所有問題的獨(dú)特系統(tǒng)級(jí)解決方案。ADIS1700x是其中一種解決方案，它能夠?qū)崿F(xiàn)四分之一的視頻圖形陣列(QVGA)成像分析。

圖4 功能框圖

圖5 ADIS17002：對(duì)角方向(左)、電路板鏡頭側(cè)俯視(中)和背側(cè)(右)

ADIS1700x是一個(gè)小尺寸且具有對(duì)數(shù)敏感性的QVGA分析成像器模塊，具有能夠優(yōu)化視頻性能的數(shù)字信號(hào)處理功能。除了用于圖像穩(wěn)定、傾斜和沖擊檢測(cè)的加速度計(jì)，該模塊還采用低功耗Blackfin處理器進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分析。此外，它還采用內(nèi)置邊緣檢測(cè)技術(shù)跟蹤和計(jì)算對(duì)象運(yùn)動(dòng)。與傳統(tǒng)成像器不同的是，對(duì)數(shù)成像器的每個(gè)14 μm × 14 μm像素都具有一個(gè)獨(dú)一無二的曝光相位。針對(duì)室外操作的保形涂層使其非常適用于大規(guī)模部署，從而可創(chuàng)建新興智能城市和建筑應(yīng)用。ADIS17001配備110°視場(chǎng)(FOV)鏡頭，而ADIS17002則配備67°FOV鏡頭。這兩個(gè)選項(xiàng)適用于各種目標(biāo)應(yīng)用，包括停車場(chǎng)監(jiān)控、停車違章執(zhí)法、車流長度檢測(cè)和工業(yè)分析。

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用發(fā)展不僅需要云計(jì)算力的持續(xù)提升，邊緣端收集和處理數(shù)據(jù)的能力需要同步提高。節(jié)點(diǎn)分析技術(shù)和對(duì)數(shù)成像器可顯著改進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的視頻應(yīng)用，這也是ADI公司將ADIS1700x與其模塊產(chǎn)品一起推出的原因。而除了智慧城市視頻應(yīng)用領(lǐng)域外，邊緣計(jì)算已經(jīng)在智慧照明、電梯聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能抄表、能效管理等領(lǐng)域均得到應(yīng)用，將強(qiáng)效助力智慧城市建設(shè)。