最小、最节能的基于事件的视觉传感器

宣布时间：2023-10-29 22:52来源：EETOP

虽然 TinyML 可以为许多物联网设备带来强大的人工智能模型，但现场视觉系统在人工智能/机械学习集成方面遇到了瓶颈。这些系统必须处理大宗数据，同时坚持低功耗运行。

而基于事件的传感器模仿眼睛和大脑处理图像的方法，可以克服古板的基于帧的机械视觉的障碍。

什么是基于事件的视觉传感？

与以牢固间隔捕获一系列帧的古板相机差别，基于事件的传感器仅响应场景的变革。传感器中的每个像素独立运行，仅在检测到亮度爆发显着变革时才触发输出。

基于事件的传感器模仿人眼的生物功效。图片由索尼提供

该技术的一个主要优点是它显著减少了数据冗余。在静态或缓慢变革的情况中，古板相机捕获和传输大宗冗余数据，浪费盘算资源和能量。另一方面，基于事件的传感器仅传输变革，从而减少盘算、内存和通信要求。这可以降低能耗，使这些传感器适合电池供电和边沿人工智能应用。

除此之外，基于事件的传感器在动态规模和对差别照明条件的适应性方面体现精彩。每个像素都会凭据入射光进行调解，使传感器能够在高比照度场景中有效运行，例如涉及夜间汽车前灯的场景。此功效关于自动驾驶等应用尤其重要，其中快速适应不绝变革的照明条件关于宁静至关重要。

接下来让我看一个基于事件的视觉传感器实列。

最近，法国神经拟态视觉系统开发商 Prophesee 宣布的其最新的基于事件的视觉传感器。

该公司声称，该设备在性能和功效方面树立了盘算机视觉的新标准，特别是与基于帧的成像相比。让我们看一下 Prophesee 新型传感器的技术细节，并评估基于事件的视觉传感的价值所在。

GenX320 传感器

GenX320 简介

最近推出的Prophesee GenX320 Metavision 传感器标记着 Prophesee基于事件的视觉硬件向前迈出了一步。该传感器设计用于集成到超低功耗边沿人工智能视觉设备中，例如 AR/VR 耳机、宁静和监控系统以及始终在线的智能物联网设备。

GenX320提供超低功耗（典范值为 3 mW）、低延迟和高灵活性，这些都是在种种应用中高效集成的基本功效。该传感器的事情区分率为 320 x 320，接纳 6.3 μm 像素 BSI 堆叠基于事件的视觉技术。Prophesee 体现，这款紧凑型传感器接纳 3 x 4 mm 芯片尺寸，满足嵌入式边沿视觉系统奇特的能源、盘算和尺寸要求。

Prophesee Metavision传感器的事情原理

GenX320 的一个主要特点是其低延迟（1 us）区分率的事件时间戳以及灵活的数据花样。片上智能电源治理模式进一步增强了这一点，将功耗降低至 36 uW，同时还提供智能叫醒事件、深度睡眠和待机模式。据该公司称，该设备的功率和尺寸相结合，使其被誉为世界上最小、最节能的基于事件的视觉传感器。

该设备的其他值得注意的规格包括 0.05 lx 低光截止，可在黑暗情况中实现视觉捕获，以及大于 120 dB 的动态规模，可在极端照明情况中实现视觉捕获。 GenX320 目前可分为四个部分：裸芯片、光学柔性�？椤⑵拦捞准� STM32 Discovery 板适配器。

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