嵌入式视觉

本期白皮书概述了此重要接口在嵌入式视觉领域的重要性，并阐述了它所具备的功能。

Xilinx 将展示从 SDSoC开发环境加速的 xfOpenCV 库和自定义 CV 函数。
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行业抓取式演示视频重点介绍了 Zynq UltraScale+ MPSoC 装有专用处理引擎,面向图像处理、实时处理和功能安全性。
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近年来，市面上已涌现出越来越多的嵌入式视觉应用，它们是由嵌入式计算板和相机模块组成的系统。与其他系统相比，这类系统能以更经济、更有效的方式管理视觉任务。

相机接口在上述嵌入式视觉系统的设置中扮演着关键作用，因为它承担着将相机模块与主机连接在一起的重任。

即插即用的USB 3.0、LVDS（Low Voltage Differential Signaling，低电压差分信号）等接口就适用于嵌入式视觉系统。但在很多情况中，选用MIPI CSI-2接口才是最合适的选择。

本文将介绍在嵌入式视觉领域中，使用此重要接口将带来何种优势，并阐述了它所具备的功能。

<strong>引言</strong>

什么叫做“嵌入式视觉”？

嵌入式视觉=小型处理板 + 小型相机模块

在嵌入式视觉领域中，处理器有许多分类，SoC， SoM，SBC，FCD分别是什么？他们之间有什么区别和联系？通过本文，您可以有个系统的归纳和了解。

<strong>片上系统(SoC)</strong>

片上系统(SoC)是嵌入式架构的核心，是实际成像处理的所在点。很多场合里，人们将专业术语“SoC”通俗地等同于“处理器”。然而实际上，SoC包含的不止这些。

除了单核或多核并行CPU（中央处理器）之外，还有GPU（图形处理器）、接口控制器（如USB、以太网、I²C等）、内部总线系统、多媒体硬件（如视频编码和视频解码）、内部电源管理以及更多的组件，均包含在这种单个芯片之内。简而言之——SoC将PC中的许多核心组件简洁地集成于一体。

NVIDIA的Tegra K1、Qualcomm的Snapdragon 820，以及NXP的I.MX系列，均为目前一代SoC的杰出代表。

<font color="#FF8000">作者：卢佳柔，新通讯 2018 年 9 月号 211 期《 行家出手 》</font>

自驾车商机诱人，驱动传统车厂与物联网厂商跨界抢进，更加速人工智能(AI)、先进驾驶辅助系统(ADAS)发展愈趋白热化。而嵌入式视觉也搭上AI与ADAS发展的顺风车，成为实现自驾车发展不可或缺的关键技术，为了要满足嵌入式视觉技术的灵活度，低延迟、低功耗与低成本的要素缺一不可。

嵌入式视觉开发难不难？过来人会告诉你：难！

试想一下，在一个通常性能受限的嵌入式架构中去跑复杂的视觉处理算法，还要平衡功耗、尺寸、成本、开发周期等因素，确实不容易。如果你面对的是工业或汽车这种对实时性和可靠性要求较高的场合，视觉处理要又快又准，容不得半点闪失。而且现在都人工智能（AI）时代了来了，机器学习是不是也应该支持一下？所以，嵌入式视觉开发者头上总会有个大大的“鸭梨”。

不过，这个世界上总是会有人在琢磨“如何将复杂的事情变得简单”。在嵌入式视觉开发这件事上，如何为开发者“减负”，已经有了许多好方案摆在我们面前了。