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2020年7月15日 星期三

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最近幾年,「嵌入式」和「極化」等術語,逐漸變得流行起來,它們真實地呈現了視覺技術,在智慧交通系統(ITS)的應用發展。


近年來,ITS 涵蓋的各個層面都在迅速發展,但影像監控技術的發展尤為矚目。在 ITS 市場激烈的競爭機制驅使下,新技術不斷被研發和升級,其中,視覺技術的進步,將會成為其致勝的關鍵。

早前,一些先進的視覺產品,已經在今年的德國斯圖加特國際機器視覺展 VISION 上進行了展示,以下是國際智慧交通記者,對參加展會的一些視覺產品製造商的採訪整理。

德國相機製造商 Basler 的高級產品經理,Enzio Schneider 說,「嵌入式,在幾年前只是一個流行詞,但目前已經成長為電腦視覺重要的趨勢之一,嵌入式視覺可提供給客戶,量身定制的解決方案,滿足大多數視覺行業的需求,降低成本並獲得競爭優勢。」


德國 Framos 公司的銷售副總裁 Axel Krepil,也同意這個結論。他說,「嵌入式視覺是指一種透過視覺方法,去理解周邊環境的機器。透過融合 3D,智感測器,人工智和模組化設計等技術,創建出標準化和定制的系統,從而滿足相機的特定需求,其應用領域包括汽車、廚房、消費電子、醫療器械等等,由於需求越來越廣泛,嵌入式視覺的設備市場和微處理器市場正獲得高速發展」。

視覺成像技術
Krepil 認為,視覺成像技術可以為交通基礎設施,提供先進的解決方案,以提高交通參與者的安全性和便利性。


英國 LED 光源控制器供應商 Gardasoft 的行銷經理 Jools Hudson 認為,過去幾年中攝影機技術,主要的發展趨勢有三種:

第一,單攝影機逐漸替換多攝影機組合。她說,「今天的機器視覺攝影機遠比過去的攝影機更加先進,單個攝影機已經融合了多攝影機組合的所有功能」。

第二,從類比攝影機轉向數位攝影機。Hudson 解釋道,「類比攝影機對 ITS 系統存在固定的性能限制,比如監控區域。而具有 GigE Vision 和 CoaXPress 接口的新型數位類比在這方面無疑更具優勢。」

第三,民用類比轉向工業級相機,工業類比提供了更強大的解決方案,可在各種惡劣天氣條件下正常運行。

正如許多人現在所瞭解到的情況一樣,極化成像已逐漸發展成為了機器視覺的主題。Lucid 視覺實驗室是在機器視覺市場中,首家推出5MP鳳凰偏振彩色類比的公司。


Lucid 的總經理 Torsten Wiesinger 說,「該類比解決方案採用了索尼 IMX250MZR/MYR CMOS 感測器,可以提供更高的解析度,更清晰的像素和更快的幀速率,此外,其超越可見光的新型感測技術,如極化,短波紅外線,長波紅外線,紫外線,多光譜等技術變得越來越流行,明顯提高了攝影機的檢測能力。

但是實際上,兩年前並沒有誰真正談論過,極化成像的問題,但現在已經有好幾家攝影機製造商,正在提供偏振類比。這是一個大趨勢」。

Wiesinger 說,相機引入 2.5G BASE - T和5G BASE -T 標準是另一個很有意思的發展。這些標準將使得數據利用 2.5 Gbit / s或 5 Gbit/ s 的速度在雙絞銅線內完成傳輸,並在千兆乙太網和萬兆太網之間創建兩個中間標準。 

這些標準實現了 Cat 5e 和 Cat 6,非屏蔽雙絞線電纜上的攝影機與電腦之間長達100米的連接。在 Vision 2018 展上,Lucid推出了全新的 5GBASE - T PoE Atlas 攝影機,其配備了全新的 31.4 MP Sony IMX342 感測器,每秒數據傳輸速率為 600 MB,提供比 GigE 攝影機高 5 倍的頻寬,該攝影機可實現高達 100 米的標準乙太網電纜,更高的解析度和更高的幀速率。

Teledyne Imaging 推出的 VIS、紅外線、LIDAR 的多感測器融合攝影機,可增強對象檢測性,同時改進對象分類。 Teledyne Dalsa 高級產品經理 Manuel Romero 認為,過去兩年裡,機器視覺、人工智慧和深度學習技術,是提高智慧交通系統的安全性和可靠性的關鍵要素。

比如,為自動駕駛汽車增加行人紅外線感測器,改善了人類與無生命物體的區別,減少了行人事故的發生,嵌入了先進的視覺技術和深度學習技術的智慧交通系統,透過全面評估大數據,能夠模仿人類辨識能力,來實現某些行為特徵辨識,從而做出更明智的動態決策。


嵌入式願景
隨著新興技術發展越來越快,嵌入式視覺的競爭,也日漸激烈化,很多公司迫切尋找行業最關注的領域,進行轉型的案例屢見不鮮。Wiesinger 說,「由於越來越多的類似於工業物聯網、人工智慧、深度學習、嵌入式視覺等新興技術的推動,該行業也發生了很大的轉變,除了 IEEE 1588、IEEE 802.1 工作組正在研發更具標準化的時間敏感網路(TSN)技術,該技術將在乙太網連接設備之間,提供具備確定性的可靠操作。

這些解決方案,將在同一物理網路上,提供更關鍵的即時通信,保證延遲性和低抖動連接。另一個有意的動作是,由 VDMA 領導的 OPC UA Vision 標準,可輕鬆將工業4.0中的機器視覺與未來智工廠整合

Gardasoft 的 Hudson 表示,由於對成像智慧化的需求日漸增加,智慧交通領域的發展越來越迅速,同時也刺激了製造商對許多硬體和軟體的創新,來滿足市場需求,最令人期待的趨勢,是將機器視覺和深度學習整合到 ITS 裡,利用這些技術方案,來分析交通流量模式,從而達到緩解交通擁堵的目的。

Enzio Schneider 指出,目前還有許多類似於安全、物聯網和智慧城市等市場,尚未被機器視覺技術完全滲透。隨著嵌入式處理器,圖像感測器和攝影機的價格逐漸下降,即成本降低的驅使下,電腦視覺解決方案,對這些市場將變得更具吸引力,這樣的趨勢繼續持續下去,視覺行業將會完全滲透進交通領域。

Axel Krepil 認為,視覺技術在未來,將會無處不在。機器人、物聯網、智慧家庭、以及娛樂等行業,都將受益於視覺技術,但是,即時視覺在交通領域的自動駕駛汽車、共享汽車系統、智慧停車、交通基礎設施等層面更具潛力,而視覺成像技術,也將成為解決自動駕駛和交通管理,遇到的各種挑戰所必須的基礎技術。

同時,這也引出了最重要的問題:我們在應用該技術的時候,是否會變得更聰明?


智慧處理
「當然,」Axel Krepil 堅定地認為,「視訊成像技術,讓機器像人一樣擁有了眼睛,同時,智慧處理算法,可以協助其自動辨識和反應周圍的環境,比如自動駕駛汽車或無人機,也是透過智慧辨識道路狀況,來避免碰撞事故的發生。

就實用案例來說,具有高精度圖像辨識的嵌入式攝影系統,即使在光線條件較差的情況下,仍然可以實現 24 小時,全天候即時監控,為監控中心提供圖像數據,並透過智慧處理算法,對交通流量進行即時評估,以改善交通安全,平衡交通流量,實現對整個城市路網流量的總體調控。」

Torsten Wiesinger 認為視覺技術的未來極具潛力。隨著 OPC-UA-TSN 通訊標準和 OPC Vision Initiative 的出現,工業物聯網公司可以利用單個乙太網網路,支持時間敏感型網路應用(TSN)。同時,由於 OPC-UA-TSN 標準,可以應用於電腦的各個節點(例如:攝影機、PC、PLC 和基於串口伺服器的系統),因此它在開發,基於邊緣和雲端的網路應用中用處很大。

Jools Hudson 認為視覺技術的前景同樣樂觀。她說,「機器學習和人工智慧技術的日益普,及肯定會對智慧交通系統(ITS)產生深遠的影響。攝影機辨識的資訊,越來越精準可靠,例如乘客數量、駕駛員行為,以及車牌和車輛型號等等。隨著圖像捕獲技術越來越先進,相對的,ITS提供商們對新技術的需求也在不斷成長」。

Schneider 認為,變「聰明」的關鍵,取決於你想表達的內容。她說,「如果你的意思是,我們在使用嵌入該技術的應用程序時,是否可以進一步理解,這個應用程序的運行處理模式,那麼答案是 —— 不會,因為程序研發過程具備高複雜性,研發公司為了讓使用者,更便於理解和使用,只會提供簡易的操作入口,使用者本身根本沒辦法理解,各種程序的具體細節。」


「但是,那麼我們透過使用各種程序(例如交通、停車等)是否會變得更聰明,使容易達成目的,那麼答案是不一定。同時,你收集到了大數據,單如果沒有足夠的能力,進行分析處理也無濟於事,從長遠來看,你必須得到 AI 、機器學習等技術的支持。」

關於視覺技術的應用,很多人在許多問題上達成了一致意見,但在某些關鍵領域,仍然存在一定的分歧。要證明預測的準確性,是一件很棘手的事情,但視覺技術將會為未來的ITS解決方案,提供一個極具誘惑力的願景。281190603

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