隨著物聯(lián)網時代的到來，2017年全球物聯(lián)網設備已經達到84億臺，2020年預計有500億個設備將連接到網絡，隨而產生的數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)幾何式增長。據(jù)思科可視化網絡指數(shù)VNI預測，到了2020年，連接到IP網絡的設備存儲數(shù)據(jù)總量將增加至6.2ZB。

數(shù)字化背后的基礎技術是云計算，物聯(lián)網應用和智慧城市的發(fā)展，幾乎所有數(shù)據(jù)都需要連接到云，再通過云端存儲、計算，通過網絡互相連接。而隨著PC互聯(lián)網、移動互聯(lián)網向萬物互聯(lián)演進，如何傳輸和處理海量數(shù)據(jù)，已經對當前的云計算技術架構提出很大挑戰(zhàn)，所以在接近數(shù)據(jù)源的前端設備上執(zhí)行部分計算是適應萬物互聯(lián)應用需求的新興計算模式——邊緣計算應運而生。

應用剖析：邊緣計算模型+視頻監(jiān)控技術

分布在城市各個角落的視頻監(jiān)控攝像頭屬于萬物互聯(lián)應用中的一支，用來應對新型犯罪及社會管理等公共安全問題。傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像頭內置計算能力較低，而現(xiàn)有智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能處理能力不足。為此，以云計算和萬物互聯(lián)技術為基礎，融合邊緣計算模型和視頻監(jiān)控技術，構建基于邊緣計算的新型視頻監(jiān)控應用的軟硬件服務平臺，以提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像頭的智能處理能力，進而實現(xiàn)重大刑事案件和恐怖襲擊活動預警系統(tǒng)和處置機制，提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)的防范刑事犯罪和恐怖襲擊能力。

邊緣計算+視頻監(jiān)控技術其實是構建了一種基于邊緣計算的視頻圖像預處理技術，通過對視頻圖像進行預處理，去除圖像冗余信息，使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處，由此降低對云中心的計算、存儲和網絡帶寬需求，提高視頻分析的速度，此外，預處理使用的算法采用軟件優(yōu)化、硬件加速等方法，提高視頻圖像分析的效率。

如何更好的收集設備端數(shù)據(jù)？

智慧城市中的實時視頻分析應用，包括日常監(jiān)控的人臉識別，大部分集中在預測分析和行為分析上，這些應用中收集到的信息可通過云計算進行更高端的廣泛處理。然而深度處理有其局限性，ADI公司建議通過往組合中增加節(jié)點分析和對數(shù)成像器在加以改進。

通過往組合中增加節(jié)點分析，減輕與云之間的通信，可以改進數(shù)據(jù)分析。云計算的帶寬需求比節(jié)點分析應用多出兩個(或三個)數(shù)量級。除了節(jié)點處實現(xiàn)智能化，在組合中增加對數(shù)成像器對于傳統(tǒng)成像器不符合要求的領域也具有優(yōu)勢，從而增強系統(tǒng)功能。除了減少對亮度變化的依賴性，對數(shù)成像器還提供更高的圖像處理動態(tài)范圍。在視頻應用中，這些問題的解決有利于數(shù)據(jù)捕捉，從而加強節(jié)點的分析能力。通過提高數(shù)據(jù)捕捉能力，整個視頻分析應用都可得到顯著改進。

大多數(shù)傳統(tǒng)成像器都是線性成像器，其使用像素生成的電壓作為光的線性函數(shù)，而此類像素則會導致有限的對比度。線性成像器還利用統(tǒng)一的曝光相位，限制了其相對于幀速率范圍內像素曝光時間的動態(tài)范圍。最后，傳統(tǒng)成像器的對比度取決于亮度，從而可能導致反光相關的對比度問題。通過替換成對數(shù)成像器可消除這些常見的問題，對數(shù)成像器使用像素生成的電壓作為光的對數(shù)函數(shù)。

圖1 傳統(tǒng)的圖像曝光

圖2 ADIS17002對數(shù)圖像曝光

圖3 使用內置邊緣檢測技術的ADIS17002對數(shù)圖像曝光

一些傳統(tǒng)的成像器在努力解決阻礙用戶全面捕捉其目標環(huán)境數(shù)據(jù)的對比度相關問題，這些對比度問題源于每個像素中生成電壓的線性特性。線性成像像素中生成的電壓與照射的光子數(shù)成正比；因此，與對數(shù)成像相比，其動態(tài)范圍是有限的，降低與這些線性成像器相關的對比度就意味著縮小動態(tài)范圍，對物聯(lián)網應用中傳感器節(jié)點的分析產生不利影響，最終影響系統(tǒng)的整體性能。對數(shù)成像器提供更廣泛的亮度級范圍，從而增加因對數(shù)生成的像素電壓產生的對比度。

構筑平臺級解決方案，ADI實例支招

為了提供平臺級解決方案，ADI公司開始超越單個組件的研發(fā)。這些解決方案可幫助客戶快速部署經過驗證的智能解決方案，以更低的系統(tǒng)成本實現(xiàn)更高的性能。智能應用始于準確可靠的數(shù)據(jù)，通過ADI先進的檢測和測量功能可獲得此類數(shù)據(jù)。此外，ADI還與客戶合作，共同開發(fā)能夠解決所有問題的獨特系統(tǒng)級解決方案。ADIS1700x是其中一種解決方案，它能夠實現(xiàn)四分之一的視頻圖形陣列(QVGA)成像分析。

圖4 功能框圖

圖5 ADIS17002：對角方向(左)、電路板鏡頭側俯視(中)和背側(右)

ADIS1700x是一個小尺寸且具有對數(shù)敏感性的QVGA分析成像器模塊，具有能夠優(yōu)化視頻性能的數(shù)字信號處理功能。除了用于圖像穩(wěn)定、傾斜和沖擊檢測的加速度計，該模塊還采用低功耗Blackfin處理器進行節(jié)點分析。此外，它還采用內置邊緣檢測技術跟蹤和計算對象運動。與傳統(tǒng)成像器不同的是，對數(shù)成像器的每個14 μm × 14 μm像素都具有一個獨一無二的曝光相位。針對室外操作的保形涂層使其非常適用于大規(guī)模部署，從而可創(chuàng)建新興智能城市和建筑應用。ADIS17001配備110°視場(FOV)鏡頭，而ADIS17002則配備67°FOV鏡頭。這兩個選項適用于各種目標應用，包括停車場監(jiān)控、停車違章執(zhí)法、車流長度檢測和工業(yè)分析。

物聯(lián)網應用發(fā)展不僅需要云計算力的持續(xù)提升，邊緣端收集和處理數(shù)據(jù)的能力需要同步提高。節(jié)點分析技術和對數(shù)成像器可顯著改進物聯(lián)網領域的視頻應用，這也是ADI公司將ADIS1700x與其模塊產品一起推出的原因。而除了智慧城市視頻應用領域外，邊緣計算已經在智慧照明、電梯聯(lián)網、智能制造、智能抄表、能效管理等領域均得到應用，將強效助力智慧城市建設。