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視覺 文章 最新資訊

企業(yè)解讀：人形機器人視覺領航者奧比中光

  • 在深圳這片充滿創(chuàng)新活力的土地上，有一家企業(yè)宛如一顆璀璨的科技新星，在人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈中熠熠生輝，它就是奧比中光。自2013年創(chuàng)立以來，奧比中光便踏上了一條充滿挑戰(zhàn)與機遇的征程，致力于成為人形機器人視覺領域的領航者，而如今，它也正一步步實現(xiàn)著這個宏偉目標。2013年，懷揣著對3D視覺技術(shù)的無限憧憬與熱情，奧比中光在深圳正式成立。彼時的科技市場，3D視覺領域尚處于起步階段，前路布滿荊棘。但奧比中光的團隊憑借著非凡的勇氣與堅定的信念，一頭扎進技術(shù)研發(fā)的海洋。他們深知，要在這個競爭激烈的領域站穩(wěn)腳跟，必須構(gòu)建起一
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IONOS-IP-Cores：圖像處理技術(shù)的革新引擎

  • 在數(shù)字圖像技術(shù)飛速發(fā)展的今天，從智能手機攝像頭到工業(yè)級視覺檢測系統(tǒng)，對圖像質(zhì)量的要求已突破傳統(tǒng)界限。半導體行業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)在于：如何在有限的硬件資源下，實現(xiàn)高分辨率、高動態(tài)范圍（HDR）以及實時處理能力。IONOS-IP-Cores系列技術(shù)模塊的誕生，正是為了解決這一系列難題，為圖像處理領域提供了全新的解決方案。技術(shù)背景：重新定義圖像處理流水線傳統(tǒng)圖像處理流程往往面臨三大痛點：傳感器缺陷導致的像素異常、色彩還原失真以及動態(tài)范圍不足。IONOS-IP-Cores通過模塊化設計，將復雜的圖像處理任務分解為可
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自動駕駛中基于地圖的視覺定位方法

  • 摘要本論文是在高級駕駛員輔助系統(tǒng)，特別是自動駕駛車輛的背景下進行的。其目的是提出一種增強道路車輛定位的方法。提出的方法是使用攝像頭檢測車道線，并將其與地圖匹配，以定位車輛的正確位置。本文分為三個部分：地圖、直線檢測器和定位，該地圖基于OpenStreetMap數(shù)據(jù)，線檢測器是基于邊緣檢測的，將結(jié)果與迭代最近點算法進行了比較，使用了諸如ROS（用于數(shù)據(jù)同步）和CUDA（用于并行化）等技術(shù)。介紹本文的目的是實現(xiàn)一種使用視覺信息和地圖來改進車輛定位的方法。我們還希望驗證以下限制：?實時處理?適合車輛使用的廉價設
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極品飛車——雷達處理的未來

  • 無線電探測與測距（RADAR）系統(tǒng)已經(jīng)在許多應用中使用了數(shù)十年，涵蓋從天氣預測到執(zhí)法的各個領域，汽車領域則在21世紀初開始采用。本文將考察一個典型的汽車應用場景及其相應的發(fā)展趨勢。如今，道路上已經(jīng)有數(shù)百萬基于24 GHz的雷達系統(tǒng)在運行，未來還將有更多基于下一代76-81 GHz系統(tǒng)的雷達問世（例如德州儀器的RFCMOS AWRx產(chǎn)品系列）。從宏觀角度來看，雷達系統(tǒng)配置分為圖1所示的終端設備類別，并進一步根據(jù)其有效范圍（距離）進行細分，分別對應從近距離到長距離系統(tǒng)的約1米到400米。圖1 基于CMOS的雷
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汽車視覺：超越水晶球的預測？

  • 當我們20年后回首往事時，汽車的演變很可能會被認為是近期最偉大的變革之一。未來的汽車演變將深刻地受到駕駛?cè)蝿兆詣踊耐苿?。盡管實現(xiàn)安全可靠的半自動駕駛和全自動駕駛有許多方面需要考慮，但很明顯，這將需要一個準確、可靠且能夠適應合理預算的“視覺”系統(tǒng)。將多種模態(tài)（如攝像頭、超聲波、雷達和激光雷達）融合在一起，可以極大地提高用于確定車輛行動路線的數(shù)據(jù)的可靠性。處理所有這些信號類型至關(guān)重要，最終需要在合理的功耗、價格和性能預算內(nèi)完成，以支持更安全、可靠且具有商業(yè)可行性的解決方案。德州儀器（TI）在信號處理和汽車市
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下一代FPD-Link III設備為高級駕駛輔助系統(tǒng)增添速度與靈活性

  • 隨著高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）應用（例如前置攝像頭和攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)，CMS）中超過200萬像素（2MP）分辨率的攝像頭成像器的使用越來越廣泛，視頻數(shù)據(jù)傳輸速度的需求也在增加。這些ADAS架構(gòu)的轉(zhuǎn)變正在推動下一代Flat Panel Display（FPD）-Link? III設備的發(fā)展。FPD-Link III序列化器/反序列化器（SerDes）設備正在從現(xiàn)有的并行接口產(chǎn)品系列（如德州儀器的DS90UB933-Q1和DS90UB934-Q1）轉(zhuǎn)向符合移動產(chǎn)業(yè)處理器接口（MIPI）標準的4Gbps DS9
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汽車攝像頭模塊中敏感和動態(tài)電源軌的紋波降低技術(shù)

  • 當你測試新設計的攝像頭模塊的視頻輸出時，是否注意到視頻中出現(xiàn)了緩慢移動的條紋、色彩失真、閃爍，甚至是完全沒有圖像？這些視頻問題可能有多種原因：可能是來自開關(guān)電源的開關(guān)噪聲、幀或行之間的電壓紋波、系統(tǒng)溫度過高，甚至是成像器損壞。在這篇博文中，我將介紹三種設計技術(shù)，這些技術(shù)可以減少由成像器和圖像信號處理器（ISP）引起的負載階躍導致的電壓紋波。這些技術(shù)基于“具有YUV422輸出、FPD-Link III和同軸電纜供電的汽車1MP攝像頭模塊參考設計”以及“具有YUV422、FPD-Link III和4V-36V
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如何為汽車攝像頭模塊選擇電源

  • 隨著汽車攝像頭技術(shù)的發(fā)展，其分辨率、動態(tài)范圍和幀率不斷提高，電源架構(gòu)也需要根據(jù)具體的應用需求進行定制。在本文中，我將回顧三種可以用于為汽車攝像頭模塊供電的策略：全分立式全集成式部分集成式本文的重點是那些不包含任何數(shù)據(jù)處理功能的小型攝像頭模塊，它們輸出原始視頻數(shù)據(jù)到單獨的電子控制單元（ECU）。這些模塊通常用于環(huán)視系統(tǒng)、駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)和后視鏡替代系統(tǒng)，并通過用于視頻數(shù)據(jù)輸出的同軸電纜接收預調(diào)節(jié)的供電電壓。攝像頭模塊需要多少功率？設計攝像頭模塊的電源部分時，第一步是對每個電源軌進行簡要的功率預算計算。這與通過
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車知識大掃盲：激光雷達和純視覺方案，兩種差別有哪些？

  • 近年來，我國新能源汽車銷量占比不斷攀升，進入2024年以來，新能源汽車月銷占比已超過50%。新能源發(fā)展迎來了新的階段，即進入高階智能駕駛的高速發(fā)展階段。隨著華為、小米、百度等科技巨頭的加入，高階智能駕駛技術(shù)不斷推陳出新，并已成為各大車企爭相追逐的焦點。激光雷達最初被認為是實現(xiàn)高階自動駕駛不可或缺的核心硬件。其通過發(fā)射激光束并接收反射信號，可以精確測量物體與車輛之間的距離，進而構(gòu)建三維環(huán)境模型，幫助自動駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)高精度的感知與導航。然而，隨著視覺感知技術(shù)的成熟，尤其是深度學習和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的應用，純視覺
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研華合作Innodisk以AFE-R360MIPI攝像頭模塊解鎖AMR視覺功能

  • 全球AIoT和邊緣計算廠商研華科技宣布與全球先進的AI解決方案提供商Innodisk達成合作。此次合作將為研華基于Intelx86的AFE-R360解決方案及Innodisk可定制的MIPI攝像頭模塊提供助力，增強基于人工智能的物體傳感和識別能力，擴展智能工廠、倉庫和零售環(huán)境中自主移動機器人（AMR）的視覺應用。借助尖端MIPI攝像頭賦能AMR視覺AMR產(chǎn)品較大程度依賴傳感器精度和計算性能，以便進行實時物體檢測，實現(xiàn)完全的機器人自主。AFE-R360采用3.5英寸SBC，支持多達8個MIPI-CSI通道，
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觸覺整合的未來 超越VR和AR視覺

  • 先進的虛擬現(xiàn)實（VR）和擴增實境（AR）如今在專業(yè)領域中發(fā)揮著舉足輕重的作用，尤其是與觸覺相結(jié)合時；在即將到來的時代，我們的數(shù)字互動的觸覺細微差別將與現(xiàn)實變得難以區(qū)分。先進的虛擬現(xiàn)實（VR）以其復雜的圖形和音頻欺騙我們的感官，使我們對虛擬提示做出本能的反應。雖然VR和擴增實境（AR）的顯著足跡是在游戲領域，但現(xiàn)在在專業(yè)領域中也發(fā)揮著舉足輕重的作用，尤其是與觸覺相結(jié)合時。這種技巧的結(jié)合，讓我們不僅可以虛擬地觸摸物體，還可以辨別它的質(zhì)地、溫度和阻力。這種觸覺回饋在專業(yè)應用中變得至關(guān)重要：例如，外科醫(yī)生需要在遠
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研華AFE機器人專用控制器：集多視覺與強抗干擾的機器人

  • 為了應對人工成本上升和人口老齡化的挑戰(zhàn)，世界各地的公司都在尋求創(chuàng)新的解決方案來優(yōu)化資源并保持競爭力，這使得自動化比以往任何時候都更加重要。迎接機器人市場快速發(fā)展的趨勢，研華推出面向AMR機器人應用AFE-R系列產(chǎn)品：AFE-R360和AFE-R770。該系列產(chǎn)品針對機器人應用的挑戰(zhàn)，提供從傳感器驗證，抗干擾，高可靠與集成化AI等全方位解決方案。AFE-R360支持AMR常用的深度視覺解決方案，而AFE-R770從設計階段就集成了IMU傳感器和TVS保護。這兩個產(chǎn)品都提供傳感器集成，確保硬件兼容性，并提供軟
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面向現(xiàn)代視覺系統(tǒng)的低功耗圖像傳感器

  • 在更快的連接速度、更高的自動化程度和更智能系統(tǒng)的推動下，工業(yè)4.0加快了視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應用，并將智能化引入到以往簡單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺系統(tǒng)負責捕捉圖像，對其進行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進行處理。如今，工業(yè)5.0更進一步，通過在整個數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機器學習（ML），實現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。這兩代之間的關(guān)鍵發(fā)展是關(guān)注邊緣端發(fā)生的變化。我們世界本質(zhì)上以模擬為主，許多
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基于Intel神經(jīng)計算棒NCS2的智能機器手臂之視覺系統(tǒng)方案

  • 英特爾NCS 2由最新一代的英特爾VPU（視覺處理單元）支持–英特爾Movidius Myriad X VPU。這是第一個具有神經(jīng)計算引擎的VPU，可提供額外的性能。諸如Caffe，Tensor Flow或MXNet之類的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡可以與NCS2上的OpenVINO工具包集成。這些機器學習框架針對全新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）推理引擎進行了優(yōu)化，該引擎提供的性能是前一代的八倍。 借助電腦和Intel NCS2，開發(fā)人員可以啟動其AI和計算機視覺應用的開發(fā)，并在幾分鐘內(nèi)執(zhí)行。英特爾NCS2在標準USB
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10GigE最佳實踐：設置單攝像頭系統(tǒng)

  • 無論您是在研究如何使用 10GigE，還是尋求所需考慮事項的建議，本文均提供一些最佳實踐，以幫助確保單相機 10GigE 視覺系統(tǒng)的平穩(wěn)設置和最佳性能。我們列出了主機系統(tǒng)配置、布線和相機設置的最佳實踐。主機系統(tǒng)配置、布線和相機設置的實踐無論您是在研究如何使用 10GigE 還是尋求所需考慮事項的建議，本文均提供有實踐，幫助確保單相機 10GigE 視覺系統(tǒng)設置順利并擁有良好性能。我們列出了主機系統(tǒng)配置、布線和相機設置的實踐。最佳主機系統(tǒng)配置的實踐■ CPU在現(xiàn)代個人電腦上，將以太網(wǎng)數(shù)據(jù)包重新組裝成圖像數(shù)據(jù)
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