電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李寧遠(yuǎn)）在當(dāng)今5G、物聯(lián)網(wǎng)、AI、智能制造、大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的趨勢下，生活中的各種設(shè)備正在變得越來越智能。設(shè)備智能的前提是感知，感知由各類傳感器來提供，而視覺無疑是其中非常關(guān)鍵的一個感知類別。

據(jù)Yole Development等市場研究機(jī)構(gòu)的分析，預(yù)計(jì)到2030年，視覺技術(shù)將創(chuàng)造價值100億美元的市場。該技術(shù)會滲透到包括自動駕駛、AR、可穿戴計(jì)算成像、機(jī)器人技術(shù)等各個領(lǐng)域。

基于事件的視覺技術(shù)

說到視覺傳感，我們往往第一時間想到圖像傳感器。圖像傳感器按幀數(shù)捕獲圖像，然后形成物體運(yùn)動的軌跡。在幀與幀之間的這部分，是缺失的，形成的運(yùn)動軌跡并不是物體運(yùn)動的全部軌跡，這可能會丟失運(yùn)動過程中某些重要的信息。

而且，在每一幀上，相同的物體運(yùn)動的背景信息都被記錄下來，這是一些冗余無用的數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)處理的負(fù)擔(dān)。這些短板在某些需求快速增長的場景里暴露了出來，這些場景急需區(qū)別于傳統(tǒng)圖像傳感的技術(shù)來進(jìn)行視覺傳感。

基于事件的視覺技術(shù)受人眼神經(jīng)生物原理啟發(fā)，不拘泥于在固定的時間生成圖像，而是著重于關(guān)注場景的動態(tài)變化。在獲取信息的基本邏輯上，基于事件的視覺技術(shù)完全不同于傳統(tǒng)圖像傳感器。

基于事件的視覺傳感器，不關(guān)注場景中的靜態(tài)信息，不會發(fā)生改變的場景靜態(tài)信息不會被傳感器捕捉到。它的工作原理更專注于變化的場景信息，基于該技術(shù)的傳感器采集圖像的方式是異步的、連續(xù)的，在模擬域中運(yùn)作。

每個感光器都是獨(dú)立的，只對變化的事物做出反應(yīng)，靜態(tài)的背景信息不會被一遍又一遍被重復(fù)采集。所以說，傳統(tǒng)圖像傳感器采樣得到的是不連續(xù)的基于幀的信息，基于事件的異步自適應(yīng)采樣只獲取正在變化的信息，捕捉到的是時空范圍內(nèi)連續(xù)的像素級別的信息流。

事件視覺傳感器能帶來怎樣的效果？

根據(jù)事件視覺傳感器領(lǐng)先廠商Prophesee公布的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)，為了模擬擬態(tài)神經(jīng)的工作邏輯，在每個像素的內(nèi)部內(nèi)嵌了智能設(shè)計(jì)，再基于電平交叉采樣電路，每個獨(dú)立異步的像素都能夠?qū)鼍爸械牧炼茸兓龀龇磻?yīng)。

獨(dú)立的像素只采集動態(tài)變化的信息，能有效壓縮數(shù)據(jù)的冗余，大大減少需要處理的數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)傳輸速率。

另一點(diǎn)優(yōu)勢則是對外部環(huán)境的依賴，眾所周知傳統(tǒng)的圖像傳感器對外部環(huán)境的光照條件是有很大依賴的。光照條件會很明顯地影響圖像傳感器的數(shù)據(jù)采集，而事件視覺的傳感器采用BSI 堆棧式技術(shù)，器件感光區(qū)域和邏輯電路做了大幅度優(yōu)化，像素間距也進(jìn)一步降低，加上超過80%的填充因子，具備了更高的光電性能。極高的動態(tài)范圍讓其能夠適應(yīng)極端的光照條件。

在Prophesee和高通合作優(yōu)化其事件視覺傳感器后，其產(chǎn)品一直在更新迭代，進(jìn)一步優(yōu)化了低延遲的事件時間戳，微秒分辨率進(jìn)一步提高，片上直方圖輸出可兼容多個AI加速器。在功耗、計(jì)算和尺寸都受制約的嵌入式邊緣視覺系統(tǒng)中，事件視覺傳感器很契合場景對于高效集成事件視覺傳感的技術(shù)要求。

小結(jié)

基于事件的視覺傳感器的確為機(jī)器視覺和人工智能提供了另一種思路，在功耗、速度、動態(tài)范圍等特征上優(yōu)勢也很明顯，后續(xù)應(yīng)該會看到該技術(shù)在機(jī)器視覺領(lǐng)域帶來的新應(yīng)用。