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把一個相機連接到一臺邊緣計算機/嵌入式計算機上，然后在云端進行數據處理或存儲——這就是“邊緣視覺”的概念。近年來，邊緣視覺正被廣泛應用于自動化產線質檢、汽車圖像采集和智能工廠等場景中。

伴隨著人們對圖像質量的要求提高，以及視覺傳感器技術突飛猛進的發展，現場產生海量和龐大數據，也給視覺數據的邊緣傳輸和上云帶來了嚴峻挑戰。

01 亟待攻克的帶寬限制瓶頸

在工業視覺領域，整個行業都在追求更多像素、更高幀率、更高的空間以及時間分辨率。然而，很多用戶會反饋1 GigE相機的一個輸出已經不夠用，只能連接到PLC，急需相機有更多輸出通道，以便將圖像數據傳輸到云服務器。

如上圖所示，棕色的點是圖像傳感器，點連接的線代表行業中常見的典型接口（如PCIe 3.0是藍線，CoaXPress v2 x4是紅線）。可以發現，當圖像傳感器高于某條線時，該接口的帶寬就已經不夠去傳輸該圖像傳感器的數據了。

現如今，圖像傳感器取得了巨大進步，市面上有很多圖像傳感器，帶寬速度比10GigE、CoaXPress v1快很多，甚至比100千兆接口更快，能提供一萬幀、1億或更多像素和速度遠高于150GB/s的帶寬。雖然接口取得了一些進步，帶寬速度越來越快，但挑戰仍然存在——即使有鏈接聚合也很難能跟上傳感器的發展速度，電腦的GPU和CPU性能也遠遠落后于其他領域。

想要解決這個問題，如果用高分辨率的高速傳感器，也將面臨很多瓶頸。比如攝像頭接口、GPU和CPU的橋接接口、CPU的負載或處理能力，以及計算機上送云端的帶寬，往往在最好的情況下才能達到1G。

此外，如果現場有多個攝像頭，情況會變得更糟。假如有多個10GigE相機、CoaXPress或100 GigE相機，以100 GigE相機為例，速度大概是96千兆比特乘每秒以攝像機的數量。但大多數情況下，用戶電腦的最大帶寬接口PCIe 3.0，其帶寬也只有48千兆比特每秒，遠遠無法滿足需求。

02 用圖像采集卡壓縮預處理

面對這個困境，用戶常見的解決方案是在多攝像頭和CPU架構之間放置一個圖像采集卡，用于壓縮以及預處理。例如從圖像提取一定區域的ROI，即可減少總數據帶寬。

然而，在實際應用中，用戶對圖像采集卡的需求還有許多：

■ 通常需要高帶寬的相機接口、多相機接口、超高精度的同步，以及可定制的IOs來控制外圍設備；

■ 在處理過程中，需要能夠實時并行處理，并且需要低延遲、有一個大的DRAM，從而計算復雜的算法，需要很多個千兆比特每秒的內存訪問帶寬；

■ 對系統開發人員而言，圖像采集卡需要滿足靈活、易于使用的要求。為保障開發便捷性，開放的FPGA也必不可少，可以將一些特定IP放在圖像采集卡上，通過集成開發環境實現快速的算法和方案開發；

■ 與此同時，用戶對于系統集成的緊湊設計和被動冷卻性能，也提出了更嚴苛的要求...

03 可靠的一體化邊緣視覺解決方案

能否能將圖像采集卡和計算機很好地合二為一？虹科的HK-Gidel FantoVision 40給出了答案。

這是一款開創性的小型計算機，可與高達4 x 10GigE Vision或 4 X CoaXPress 2.0相機連接進行圖像采集和處理。創新架構將高端圖像采集與實時圖像處理和/或壓縮相結合，使用Nvidia Jetson 嵌入式計算機，并在Intel Arria 10 FPGA上進行可選的預處理/壓縮。

HK-Gidel FantoVision的另一個顯著特點，是其開放式體系結構支持GPU和FPGA上的嵌入式AI/圖像處理。軟件工程師可以使用CUDA C/C++和NVIDIA的庫，在GPU上編寫算法。此外，使用新穎的ProcVision套件，在FPGA上開發和部署可選的預處理塊，既簡單又快速。

該產品的多個HK-Gidel FantoVision單元可以相互連接，可提供獨特且可擴展的拓撲結構。使用InfiniVision 開放式框架抓取器流程，100多個傳感器可同步處理。

現如今，HK-Gidel FantoVision為高帶寬、低延遲應用的新型緊湊、經濟高效、可擴展的視覺和成像解決方案開辟了道路。尤其適用于需要高分辨率、高速度的交通監測、面板檢測等場景。

例如交通檢測應用中有多個攝像機在拍攝高分辨率圖像，HK-Gidel FantoVision 可以通過圖像采集卡提取ROI區域甚至是車牌，在GPU上布署算法做車牌識別，最后將識別的車牌號碼傳到云端上，從而不需要很多帶寬。

虹科是智能感知與機器視覺領域領先的資源整合及技術服務落地供應商，多年來為用戶提供圖像采集卡、FPGA圖像處理、高帶寬圖像采集等服務，以及深度AI相機、視覺相機和圖像采集等解決方案。目前，虹科已經陸續在國內完成了多家一線公司的汽車圖像采集、AOI、晶圓半導體檢測、原料體積監測、高端機器人圖像處理、智能巡檢、工件質量識別等項目。