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文檔簡介

成像芯片在AI視覺中的作用第1頁/共14頁機器視覺：人工智能的推手、工業賦能力視覺驅動的AI將在未來兩年大規模落地第2頁/共14頁鏡頭成像引擎（ISP）光CMOS傳感器AI（GPU）光電圖像結果Nvidia、MobileyeSony、onSemi舜宇、歐菲光眼擎科技視覺處理的接力賽：生成圖像的成像環節現有的ISP成像技術嚴重落后于AI視覺分析的發展，成為視覺產業鏈的瓶頸第3頁/共14頁實驗室現場“我們的識別準確率達到97％，只要……圖像是正常的”賣家秀Vs買家秀：適應各種光線環境的成像能力將成為剛需第4頁/共14頁人眼的動態范圍約為120dB,120dB對應的是20bit數字信號，標準的JEPG圖像只有8bit，產生了巨大的差異常見問題：逆光、背光、反光、弱光現象：待識別目標死黑、全白、噪點多、邊緣模糊、顏色偏差、拖影、響應速度慢......所有的現象，在成像技術端來看，最根本的原因，是動態范圍太窄環境適應能力的核心指標：動態范圍（DynamicRange）第5頁/共14頁eyemore

高動態范圍成像應用效果eyemore普通攝像頭eyemore普通攝像頭夜間高動態范圍效果隧道高動態范圍效果大逆光人臉成像效果背光成像效果反光材質成像效果第6頁/共14頁膠卷成像

(1934~)：美國數碼成像(1981~)：日本AI視覺（2018~）成像進化論：從膠卷到數碼，從給人看到給機器看目前所有的ISP都采用日本的數碼相機成像架構數碼相機ISP架構無法解決高動態范圍的復雜光線問題，像膠卷一樣，將被AI時代徹底拋棄第7頁/共14頁全新的技術架構解決動態范圍瓶頸算法數據算力30倍以上的計算能力提升流水線純硬件模式保證實時輸出信號處理算法＋圖像處理算法基于高計算能力的像素級處理算法各種光線環境測試保證算法一致性光線環境數據測試＋材質反差數據測試第8頁/共14頁20142015201620172018專注于動態范圍單點技術突破的四年研發歷程引擎架構設計及驗證解決方案設計開發模組產品設計開發核心算法研發及驗證所見即所得的設計目標統一的引擎架構自動適應各種環境面對AI時代跨行業的視覺成像引擎平臺靈活的技術架構支持各種上游Sensor第9頁/共14頁視覺成像引擎開發工具套件成像引擎一體化模組

成像引擎ASIC芯片IP

授權（IC／FPGA）深度定制成像方案為AI視覺提供完整的成像解決方案從1到100:解決應用場景痛點出發的產品商業模式第10頁/共14頁適應環境的攝像頭：各視覺產業都需要全新的成像升級安防人臉工業檢測機器人3DSLAM醫療影像自動駕駛未來三年，中國視覺硬件廠商將達到一萬家以上傳統各行業相機受AI驅動對成像性能要求大幅提升動態范圍是所有領域視覺系統升級的剛需第11頁/共14頁成像產業格局：從“分久必合”到“合久必分”GPUISPAP(CPU)＋＋AP(CPU)分ISP成像引擎AI（GPU）類似獨立GPU，AI帶來了圖像產業的巨大變化，全新架構的獨立ISP（成像引擎）將會引

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