物联网边缘的智能视频分析

对数成像和节点分析的混合

通过使用节点分析和对数成像器，可以改进在物联网 （IoT） 中运行的视频分析应用程序。出于多种原因，视频分析应用程序试图利用日常生活中的丰富信息。这些原因的范围从面部识别到日常监控，但大多数都集中在预测和行为分析上。这些应用程序中收集的信息可以通过云计算在更高层次上广泛处理。然而，深度处理有其局限性，可以通过添加节点分析和对数成像器在许多方面进行改进。

通过将节点分析添加到组合中，可以通过消除与云的通信来改进数据分析。云计算需要比节点分析应用程序多两个甚至三个数量级的带宽。因此，节点分析消耗的计算能力要少得多，延迟也会减少。人口稠密的市场、混乱的交通路段和城市停车位是一些错综复杂的氛围，可以使用节点分析进行预测和行为分析。在云中对这些环境进行高级处理可以推进业务战略，转移一般交通流量，并提高政府管理的停车位的效率。但是，通过在传感器节点上实施较低级别的软件而不是在云中执行分析，可以在这些情况下改善延迟、带宽、安全性和功耗。

除了节点的智能之外，将对数成像仪添加到组合中可以通过在传统成像器不足的领域提供优势来增强这些系统。对数成像器除了减少对亮度变化的依赖外，还为图像处理提供了更高的动态范围。例如，阴影、反射、光线的突然变化和高对比度场景是对数成像仪可以优于传统成像仪的领域。在视频应用程序中解决这些问题可以增强数据捕获，从而加强节点的分析。通过改进数据捕获，可以显著改进整体视频分析应用程序。

节点分析和对数成像器提供的改进可以帮助解决在物联网中运行的视频分析应用程序的问题。物联网应用常见的一些工程困难是安全性、决策延迟、数据带宽和计算能力。通过消除数据传输，这些工程问题大大减少，这就是为什么节点分析对物联网应用具有吸引力的原因。在视频分析应用中，有限的对比度和对亮度的依赖是常见的难题。对数成像仪几乎消除了这种挣扎，这是视频分析应用的关键。总体而言，在物联网中运行的视频分析应用程序通过节点分析和对数成像器得到了增强。

边缘智能

通过根据预期的视觉事件处理数据，测量数据可以快速转换为适当的操作，而很少或没有数据传达到云服务器。这种对视频数据的快速分析，而不是传输到云端，可以本地化决策过程并改善系统中的延迟。决策中的延迟不仅显着减少，而且通过消除通常会引入拦截风险的数据传输来提高安全性。

只有最有价值的信息需要连接到节点之外并连接到云中进行预测或行为处理。这种优化的数据分区可最大化云价值，因为通常不需要视频分析帧的完整带宽。帧与帧之间的大多数视觉数据在固定安装的相机上是静态的，可以在节点上过滤。边缘节点视频分析可以提供许多过滤解释，以区分预期的对象类型：汽车、卡车、自行车、人类、动物等。这种抽取减少了数据带宽和相关计算能力，否则云服务器需要这些数据带宽和计算能力来分析下游传输的视频数据的全帧速率。与云计算应用程序相比，带宽的这种减少可以提高两到三个数量级，这是节点分析提供的关键改进。

对数成像

通过替代对数成像来解决与传统成像仪相关的常见问题，可以进一步改进视频分析应用。大多数传统成像器都是线性的，并且使用像素来产生电压，该电压是光的线性函数，这可能导致有限的对比度。线性成像仪还利用均匀的曝光相位，将其动态范围限制在帧速率内的像素曝光时间。最后，传统的成像仪对比度取决于亮度，这可能会引入与反射相关的对比度问题。通过使用产生光对数函数的电压的像素来替换对数成像器，消除了这些常见问题。

一些传统的成像仪难以应对与对比度相关的困难，这些困难阻碍了用户完全捕获目标环境。这些对比度问题源于每个像素内电压产生的线性特性。线性成像像素内产生的电压与撞击它的光子量成正比;因此，与对数对应物相比，动态范围受到限制。与这些线性成像器相关的对比度降低是动态范围减小的结果。这种降低的对比度可能会破坏物联网应用中传感器节点的分析，最终影响整体系统性能。对数成像仪提供更宽范围的光照水平，因此，由于像素电压是对数产生的，因此增加了对比度。然而，这种增加的对比度导致对光的敏感性更高，这在某些应用中可能是不希望的效果。或者，这种对亮度的敏感性增加可能是一个优势——这完全取决于应用。

在阳光明媚或明亮的环境中，使用传统成像仪拍摄的视频可能会受到反射的进一步阻碍。例如，当挡风玻璃上存在反射时，车辆中的面部识别会变得越来越困难。这种视频捕获的障碍可能会在系统中引入错误或丢失关键数据，从而对视频分析产生负面影响。引入这些反射是因为像素之间的线性成像仪对比度取决于亮度;因此，反射更加突出。这种对光度的依赖性可以在公式1中观察到。或者，对数成像仪对比度与亮度无关，因为它具有自然的对数特性，有助于减轻反射或光线的突然变化。对数成像器的光度独立性可以通过公式2来观察。

超越单个组件

ADI公司超越了单个组件，以提供平台级解决方案;这些解决方案可帮助客户快速部署经过验证的智能解决方案，以更低的系统成本提高性能。智能应用始于可靠、准确的数据，这些数据由ADI先进的检测和测量功能实现。此外，ADI公司正在与客户合作开发独特的系统级解决方案，以解决整个问题。ADIS1700x是其中一种能够进行四分之一视频图形阵列（QVGA）成像分析的解决方案。

图4.功能框图。

ADIS1700x是一款QVGA分析成像器模块，外形小巧，具有对数灵敏度，结合数字信号处理功能，可优化视频性能。该模块利用低功耗Blackfin处理器提供在节点上执行分析的能力，以及用于图像稳定、倾斜和冲击检测的加速度计。它还利用内置的边缘检测来跟踪和计数物体运动。与传统成像仪不同，每个 14 μm × 14 μm 像素具有独特的曝光相位。用于户外操作的保形涂层使其成为大规模部署的完美模块，允许创建新兴的智能城市和建筑应用。ADIS17001提供110°视场（FOV）镜头，而ADIS17002提供67°视场（FOV）镜头。这两个选项提供了多种目标应用，包括停车位监控、停车违规执法、交通队列检测和工业分析。

图5.ADIS17002的角度（左），电路板的镜头侧上方（中）和背面（右）。

总体而言，通过节点分析和对数成像器可以显著改善物联网中的视频应用，这是ADI公司在发布ADIS1700x时采用的方法。节点分析，而不是云计算，可以使物联网应用程序向前发展。对数成像仪具有同类产品无法比拟的优势，进一步改善了物联网应用。总之，在物联网中运行的视频分析应用程序与节点分析和对数成像仪相结合，构成了一个强大的系统级解决方案。

审核编辑：郭婷