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新興的視覺物聯網方案滿足不同的應用需求
  • 發布日期:2019-01-08      瀏覽次數:694
    •       物聯網(IoT)將涉及大量的邊緣設備,需要由FOG節點將處理后的數據進行聚合,進而發送到云/數據中心,然后從云/數據中心再發送終的指令經由FOG到邊緣設備。未來邊緣設備的激增及添加人工智能(AI)進行分析處理的特征,要求盡可能降低功耗和更智能。邊緣設備包括智能家居,其中有大量的新興應用如安防、家電、助手和手勢識別等涉及視覺IoT,直觀/易用的成像子系統至關重要。     

          1、 成像和機器視覺要求
      視覺IoT涵蓋人看到的成像和通過算法處理的機器視覺。例如,安防攝像機呈現出人類看到的成像,視覺助手屬于機器視覺,可視門鈴則在用戶在家時直接提供成像,在用戶外出時進行視頻錄制和比對,由于比對是通過算法進行處理,所以這時就屬于機器視覺了。對于傳統的成像,特定需求是高的圖像保真度。而對于機器視覺,性噪比和采樣是重要的因素,要求能準確地捕獲移動物體。同時,成像和機器視覺對圖像傳感器也有一些共同要求:如在不同的光照條件下,有強的環境光和微光同時存在時,需要好的像素性能實現出色的用戶體驗;通常要求視場寬, 有時需進行魚眼校正;具性價比。
           2、安防是未來視覺IoT大的一個應用領域
      對于IP攝像機、外部攝像頭、可視門鈴等安防應用,圖像品質、高動態范圍(HDR)、微光性能和近紅外(NIR)是關鍵的性能因素。差異化因素包括低功耗和在日光/星光下的成像。
          3、AR0237用于入門級安防應用
      安森美半導體的AR0237是適合這類應用的性價比的一款圖像傳感器,具有210萬像素,分辨率1928 x 1088,能實現1080p/60 fps輸出,提供出色的微光性能和HDR,支持高動態范圍的長短交錯曝光,在捕獲到長曝光和短曝光的兩個圖像后,通過圖像信處理器(ISP)合成后,選擇兩個圖像中曝光像素并終合成為1張令您滿意的圖像。
       

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