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Visión inteligente en sistemas embebidos

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Visión inteligente en sistemas embebidos

CEVA ha presentado su cuarta generación de IP de procesadores de imagen y visión. El CEVA-XM4 está equipado con la funcionalidad requerida para solventar los retos a la hora de implementar capacidades de percepción para lograr la implementación de visión inteligente en sistemas embebidos.

La integración de procesamiento de visión inteligente human-like en sistemas embebidos ayuda a acelerar las aplicaciones en Smartphones, Tablets, seguridad e info-entretenimiento en automoción, robótica, vigilancia, realidad aumentada, drones y señalización. En combinación con Internet de las Cosas (IoT), el potencial crece enormemente.

Sin embargo, imitar el ojo humano y añadir fotografía computacional en sistemas embebidos supone un reto por la limitación de espacio y recursos de alimentación. Para superar estos desafíos, CEVA incorpora una arquitectura wide-vector programable con unidad de coma flotante (FPU) y fija, múltiples unidades de escala y un conjunto de instrucciones de bajo consumo orientado a la visión. Como resultado, la plataforma de visión inteligente en sistemas embebidos CEVA-XM4 multiplica por ocho el rendimiento y aumenta la eficiencia un 35 por ciento en comparación con CEVA-MM3101.

Las nuevas capacidades IP soportan generación de mapa en 3D en tiempo real y procesamiento en la nube para escaneado 3D. Además, pueden analizar información de escena usando algoritmos de detección y reconocimiento de objeto (ORB, Haar y LBP) con tecnologías de red neuronal convolucional (CNN).

La arquitectura de la visión inteligente en sistemas embebidos también se caracteriza por otros mecanismos como acceso de memoria aleatoria y esquema de procesamiento de datos en dos dimensiones. Esto permite un procesamiento de 4096 bit en un solo ciclo y mantiene un ancho de banda de memoria por debajo de 512 bit para optimizar la eficiencia energética.

En comparación con el clúster GPU más avanzado, un solo core CEVA-XM4 completa un escenario real de detección y rastreo de objeto y consume un 10 por ciento de la energía y un 5 por ciento del área de die.

Opciones de la visión inteligente en sistemas embebidos

Este enfoque de “visión humana” también respalda un amplio rango de algoritmos de fotografía computacional que contribuyen a mejorar el vídeo o la imagen, incluyendo refocus, background replacement, zoom, súper-resolución, estabilización de imagen, reducción de ruido y elevado rendimiento con baja iluminación.