【51CTO.com原創(chuàng)稿件】當下，人工智能賦能安防、金融等細分領(lǐng)域，參與關(guān)鍵工作流程，提供多種多樣實用的服務(wù)。伴隨嵌入式領(lǐng)域的加速演進，人工智能被廣泛關(guān)注，作用于更多場景。中科創(chuàng)達立足智能終端操作系統(tǒng)，聚焦嵌入式人工智能關(guān)鍵技術(shù)。近日，中科創(chuàng)達聯(lián)合清華大學、美國高通公司共同舉辦了“ThunderWorld2018嵌入式人工智能大會”，圍繞嵌入式人工智能領(lǐng)域的技術(shù)前沿、產(chǎn)業(yè)趨勢和熱點問題探討。

[[253111]]

孫力·中科創(chuàng)達副總裁

主論壇上，中科創(chuàng)達副總裁孫力做了主題為《智能視覺的“深蹲”和“起跑”》的演講，闡述了建設(shè)圖像系統(tǒng)、普及3D圖像技術(shù)、優(yōu)化嵌入式AI算法應(yīng)用及AI賦能行業(yè)的難點與應(yīng)對方法展開。

建設(shè)圖像系統(tǒng)的難點與應(yīng)對方法

視覺技術(shù)，是一門涉及諸多領(lǐng)域的交叉學科，用Camera進行圖像抓取是前提。抓取的過程錯綜復(fù)雜，涉及到模組進行圖像采集與應(yīng)用、主芯片功耗、性能和系統(tǒng)的優(yōu)化，及人臉識別、美顏、傳統(tǒng)拼接、光學處理、降噪等一系列算法。

做一個優(yōu)秀圖像系統(tǒng)除采集方面挑戰(zhàn)，還有圖象處理算法，如曝光，白平衡，對焦，寬動態(tài)HDR，降噪等)、芯片加速、畫質(zhì)調(diào)優(yōu)等，還有硬件的碎片化須對畫質(zhì)進行復(fù)雜的調(diào)優(yōu)流程(實驗室和實際生活場景)，還有慮功耗，性能和健壯性也是必須要考慮的。

孫力表示，畫質(zhì)調(diào)優(yōu)是圖像處理最重要的部分。想要產(chǎn)生***的圖像質(zhì)量，需要調(diào)試整個圖像的Pipeline、 3A(對焦，曝光，白平衡)等等很多細節(jié) 。

[[253112]]

IQ – 畫質(zhì)調(diào)優(yōu)三大階段

畫質(zhì)調(diào)試，分為三大階段：

1.    ***做好基礎(chǔ)軟件、驅(qū)動，像軟件功能檢查、無重大Bug影響IQ、驗證原始圖片（EXIF、AE參數(shù)，校準數(shù)據(jù)）等；

2.    配置相關(guān)專業(yè)設(shè)備，進行實驗室調(diào)參，像LSC、AWB、AE、Gamma、對比度增強、CCM、DPC、濾噪、邊緣增強等參數(shù)檢測及處理。

3.    真實場景調(diào)參，與參考設(shè)備對比拍攝并調(diào)整，參考設(shè)備像人物、寵物、風景、肖像、戶外、低光、辦公室、家庭、閃光燈、背光、電影等。

善用硬件加速，解決功耗和性能問題

硬件加速是提升圖像計算的關(guān)鍵部分，使用GPU、CPU等嵌入式硬件都需要具備多方面的能力。嵌入式硬件在對算法加速上有很大幫助，同時也會存在功耗的問題，建議類汽車多個攝像頭的拼接這樣的場景，擇優(yōu)選擇GPU。近幾年，汽車ADAS芯片對于高畫質(zhì)的要求發(fā)生了從外置的ISP到內(nèi)置ISP，到Bayer Sensor的轉(zhuǎn)變， 目前主流的方案是用外置的ISP，將來汽車領(lǐng)域也會經(jīng)歷類似于手機從功能機到智能機的演變。主要驅(qū)動力有BOM成本降低、如發(fā)熱問題，環(huán)視等應(yīng)用的拼接問題。像ASIL compatible、長期投入、Road testing嚴苛等是汽車特有的高門檻。

普及3D圖像技術(shù)的難點與應(yīng)對方法

利用3D圖像技術(shù)是圖像視覺方的另一個趨勢，普及過程中還需克服以下幾大難題：

• BOM成本，由于規(guī)模化的問題，還沒有降低到平民化。
• 種的光學設(shè)計，碎片化(ToF，結(jié)構(gòu)光，雙目，主動雙目等)。
• 嵌入式的SoC的depth map的運算能力(Pc輔助到嵌入式ARM based) 。
• 多套使用的完整建模問題。
• RGBD，基于3D的人工智能學術(shù)進展。

孫力表示，中科創(chuàng)達致力于利用寬動態(tài)/HDR 、降噪 、導(dǎo)入AI技術(shù)來解決傳統(tǒng)圖像質(zhì)量問題，經(jīng)過多年持續(xù)的投入與研發(fā)，在視覺技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)有了很深厚的積累。

優(yōu)化嵌入式AI算法應(yīng)用的難點與應(yīng)對方法

AI正當時，嵌入式/邊緣AI是未來，嵌入式/邊緣端智能視覺設(shè)備量也在迅速增長。在此大背景下，中科創(chuàng)達推出一款基于高通驍龍 845 平臺的人工智能引擎，TurboX AI Kit。TurboX AI Kit主要特點有三：高性能的嵌入式端側(cè)/邊緣，AI 開發(fā)平臺；豐富的嵌入式 AI 開發(fā)、分析、優(yōu)化和調(diào)試工具；加速端側(cè) AI 的實現(xiàn)與普及，助力生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建；

當前制約嵌入式AI算法應(yīng)用的主要問題有：有限的計算資源、多樣化的應(yīng)用場景和需求、不成熟的生態(tài)系統(tǒng)、碎片化的終端處理平臺、性能(準確率-速度)的平衡/取舍、功耗與成本等。想要應(yīng)對這些問題，就需要在硬件和軟件深度結(jié)合、系統(tǒng)化設(shè)計等方面深究。

AI賦能行業(yè)的難點與應(yīng)對方法

當AI走出實驗室，賦能某個行業(yè)，將面臨方方面面的挑戰(zhàn)。從客戶角度看，期望看到的是整體解決方案(數(shù)據(jù)獲取，隱私問題，訓練，生產(chǎn)管理系統(tǒng)，私有云 部署，前后端等，而不是純算法)。

客戶在衡量AI技術(shù)的預(yù)算不是根據(jù)AI作為高大上的技術(shù)來做的，而是根據(jù)生產(chǎn)力提升(用戶體驗提升，銷售轉(zhuǎn)換率等)，運行效率優(yōu)化，及經(jīng)營業(yè)績能承受的預(yù)算能力來反推的，這和目前昂貴的AI投入成本(人力，服務(wù)器等)是個矛盾。

當行業(yè)客戶的工作流程，部門職能等還未能圍繞先進生產(chǎn)力來進行部署和優(yōu)化時， 客戶期望一次性投入建設(shè)一個人工智能平臺，可以一勞永逸的自我訓練、升級和部署，對比于現(xiàn)在需要定制化的算法，未來圍繞需要解決的領(lǐng)域問題，少數(shù)的人力服務(wù)于算法的流程需要被建立。

那么，如何應(yīng)對AI賦能行業(yè)遇到的這些難點呢？AI需要一個平臺和引擎，而不是僅僅提供一個算法。舉例，下圖為中科創(chuàng)達智能視覺缺陷檢測方案效果圖。

[[253113]]

中科創(chuàng)達智能視覺缺陷檢測方案效果圖

具體操作方式是通過傳統(tǒng)CV技術(shù)首先將復(fù)雜的背景濾除，讓缺陷在圖片上顯現(xiàn)出來，然后進行實際的分類。

未來，將有更多企業(yè)應(yīng)用AI，普及度不斷提升，隨著市場的逐漸擴大，應(yīng)用逐漸從特定領(lǐng)域向人們?nèi)粘Ｉ钌钊搿ｋS著智能化趨勢的不斷凸顯，智能視覺的應(yīng)用也將會進一步拓展和深化，逐漸向更多新興領(lǐng)域邁進，在智能機器人、自動駕駛、人臉識別、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用將會越來越多。

【51CTO原創(chuàng)稿件，合作站點轉(zhuǎn)載請注明原文作者和出處為51CTO.com】