來自新加坡國立大學(xué)(NUS)的一組研究人員開發(fā)了一種名為EQSCALE的新型微芯片，它能夠以極低的功耗從視頻幀中捕獲視覺細節(jié)。視頻功能提取器使用的功率比現(xiàn)有的同類最佳芯片低20倍，因此需要20倍的電池，并且可以將智能視覺系統(tǒng)的尺寸縮小到毫米范圍。例如，它可以由毫米尺寸的太陽能電池連續(xù)供電，而無需更換電池。

在新加坡國立大學(xué)工程學(xué)院電氣與計算機工程系副教授Massimo Alioto的帶領(lǐng)下，該團隊的發(fā)現(xiàn)是開發(fā)具有接近使用壽命的毫米級智能相機的重要一步。它還將為經(jīng)濟高效的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用鋪平道路，例如機場和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施中的無處不在的安全監(jiān)控，建筑能源管理，工作場所安全和老年人護理。

“IoT是一種快速發(fā)展的技術(shù)浪潮，它使用大規(guī)模分布式傳感器使我們的環(huán)境變得更加智能和以人為本。具有高壽命的視覺電子系統(tǒng)目前由于其高功耗和大尺寸而無法用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。我們的團隊擁有通過我們的小型EQSCALE芯片解決了這些挑戰(zhàn)，我們已經(jīng)證明無處不在且永遠在線的智能相機是可行的。我們希望這種新功能將加速在物聯(lián)網(wǎng)中嵌入視覺的雄心勃勃的努力，Alioto副教授說。

小巧的視覺處理芯片，可以不間斷工作

視頻特征提取器捕獲智能相機拍攝的視覺細節(jié)，并將其轉(zhuǎn)換為更小的感興趣點和邊緣，以便進一步分析。視頻特征提取是任何計算機視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)，可自動檢測，分類和跟蹤視覺場景中的對象。它需要在每個幀上連續(xù)執(zhí)行，從而定義智能視覺系統(tǒng)的最小功率，從而確定最小的系統(tǒng)尺寸。

先前用于特征提取的最先進芯片的功耗范圍從不同毫瓦到數(shù)百毫瓦，這分別是智能手表和智能手機的平均功耗。為了實現(xiàn)近乎永久的操作，設(shè)備可以由太陽能電池供電，太陽能電池從生活空間的自然采光中獲取能量。然而，這種裝置需要尺寸為厘米級或更大的太陽能電池，因此對這種視覺系統(tǒng)的小型化構(gòu)成了根本限制。將它們縮小到毫米級需要將功耗降低到小于1毫瓦。

NUS工程團隊的微芯片EQSCALE可以在0.2毫瓦的電壓下進行連續(xù)的特征提取 - 功耗比現(xiàn)有技術(shù)低20倍。這轉(zhuǎn)化為智能視覺系統(tǒng)小型化水平的重大進步。這種新穎的特征提取器每側(cè)小于一毫米，并且可以通過尺寸僅為幾毫米的太陽能電池連續(xù)供電。

Alioto副教授解釋說：“這項技術(shù)突破是通過能源質(zhì)量縮放的概念實現(xiàn)的，其中能量消耗和特征提取中的質(zhì)量之間的權(quán)衡被調(diào)整。這模仿了注意力水平的動態(tài)變化。人類觀察視覺場景，根據(jù)手頭的任務(wù)以不同的細節(jié)和質(zhì)量處理它。能量質(zhì)量縮放允許正確的物體識別，即使由于目標(biāo)質(zhì)量下降而遺漏了大量的興趣點。 “

下一步

EQSCALE的發(fā)展是邁向未來毫米級視覺系統(tǒng)演示的關(guān)鍵一步，可以無限期運行。新加坡國立大學(xué)的研究團隊正在研究開發(fā)一種小型計算機視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括配備微芯片支持的視覺功能的智能相機，以及一個能夠理解視覺場景的機器學(xué)習(xí)引擎。新加坡國立大學(xué)研究團隊的最終目標(biāo)是為大范圍和無處不在的視覺監(jiān)控提供大規(guī)模分布式視覺系統(tǒng)，遠遠超過傳統(tǒng)的攝像機概念。