CEVA發布視覺處理器CEVA-XM4 為嵌入式係統帶來高度智能視覺處理能力
發布時間:2015-03-03 責任編輯:susan
【導讀】近日,CEVA公司宣布發布第四代圖像和計算機視覺處理器IP產品CEVA-XM4。CEVA-XM4具備特別功能,以應對在嵌入式係統中實現高能效的類似人類的智能視覺和圖像感知功能所麵對的重大挑戰。
CEVA首席執行官Gideon Wertheizer表示:“CEVA-XM4是在低功耗嵌入式應用中實現智能機器視覺處理的重大進展,它基於我們與十餘家CEVA-MM3101授權客戶和30多家合作夥伴共同工作所獲得的豐富圖像和機器視覺處理經驗,涵蓋從智能手機和平板電腦直到安防監控和ADAS的廣泛終端市場。CEVA-XM4的每mW性能和每mm2性能也大幅度地超越市場上包括基於先進GPU技術在內的任何其它的計算機視覺解決方案。”
在智能手機、平板電腦、汽車安全和信息娛樂、機器人、安防監控、增強現實、無人機和標識應用的推動之下,在嵌入式係統中集成高度智能視覺處理功能的趨勢正在加速發展。再結合物聯網(IoT), 更多的潛在應用也都指向了“聯網智能視覺”的概念範疇。
raner,dianxingdeqianrushixitongdewulichicunhedianyuangongyingdoushifenyouxian,zaiqizhongmofangrenleishijiaohuozengtianjisuantuxiangxuegongnengjiangfeichangjuyoutiaozhanxing。weilejiejuezhexiewenti,CEVA 在CEVA-XM4中采用了可編程寬矢量架構、定/浮點處理能力、多重同步標量單位,以及一個專門針對計算機視覺處理需求的低功耗指令集,使其比CEVA-MM3101實現多達8倍的性能增強,並提升多達35%的能效。
這個新IP可以支持實時3D深度圖生成和用於3D掃描的點雲(Point Cloud)數據處理。此外,它也能夠支撐運算強度極高的目標檢測和識別算法來分析場景信息。這類算法包括ORB、Haar和LBP,以及使用如卷積神經網絡(convolutional neural network, CNN)等神經網絡技術的深度學習算法。這款DSP架構還具有其他多項特性,諸如並行隨機存儲器訪問和具有專利的二維數據訪問機製,這些功能可以在單一周期中實現4096位數據處理,同時保持512位存儲器帶寬以實現最佳能效。
單一CEVA-XM4內核可以完成典型的“目標檢測與跟蹤”用例,而功耗大約隻需現今最先進GPU簇的10%,芯片麵積隻有大約5%。
CEVA-XM4不但幫助實現更接近於人類視覺的計算機視覺效果,還支持非常廣泛的計算圖像學算法,包括重對焦、背景更換、變焦、超分辨率、圖像穩定、降噪和低照度圖像增強。
CEVA首席執行官Gideon Wertheizer表示:“CEVA-XM4是在低功耗嵌入式應用中實現智能機器視覺處理的重大進展,它基於我們與十餘家CEVA-MM3101授權客戶和30多家合作夥伴共同工作所獲得的豐富圖像和機器視覺處理經驗,涵蓋從智能手機和平板電腦直到安防監控和ADAS的廣泛終端市場。CEVA-XM4的每mW性能和每mm2性能也大幅度地超越市場上包括基於先進GPU技術在內的任何其它的計算機視覺解決方案。”
嵌入式視覺聯盟(Embedded Vision Alliance)創始人Jeff Bier評論CEVA-XM4發布時解釋道:“嵌入式視覺正在廣泛的應用領域蓬勃發展,包括移動終端、汽車和消費類電子設備。芯片供應商通過在設計中集成CEVA-XM4這樣的專用可編程處理器,能夠提供典型計算機視覺算法所需的重量級處理性能,同時滿足規模市場便攜式設備在體積、成本和功耗方麵的限製,這使得開發具備更高智能、更易於使用、更安全和反應更靈敏的係統成為可能。”
全新CEVA-XM4圖像和計算機視覺IP促進嵌入式機器視覺進一步接近人類視覺能力,並實現:
• 實時3D深度圖和點雲數據(Point Cloud)生成
• 用於目標識別和語義環境認知(context awareness)的深度學習和神經網絡算法
• 用於圖像增強的計算圖像學功能,包括變焦、圖像穩定、降噪和低照度增強功能

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