人工智能时代图像传感器的新倾向

另一类新的智能图像传感器是可以赋能人工智能机器视觉的图像传感器。在传统的图像传感器中，帧率是固定的（通常在数十到上百帧每秒），即无论外部条件如何，图像传感器都会以同样的频率采集图像并且传输给机器视觉算法。然而，在工业检测（如振动监测）和智能驾驶等应用中，固定帧率得到的图像并不是最优化的图像采集方式。具体来说，工业检测和智能驾驶中，机器视觉最关注的是事件；当没有发生任何事件（例如，图像没有变化）时，即使以很低的帧率采集图像甚至不采集图像都可以。然而，当发生事件时（例如工业检测中机器开始振动，智能驾驶中出现来车），使用数十帧每秒的帧率又显得不够，而希望以千帧每秒甚至更高的帧率去采样。

 

在这种需求中，事件驱动视觉传感器就是一种为机器视觉专门赋能的新智能图像传感器。顾名思义，事件驱动视觉传感器关注“事件”，因此在检测到相关事件发生时，可以以非常高的帧率（1000-10000 fps）来采集图像，而在没有事件发生时，则可以以很低的帧率采样以降低功耗。

 

在传感器巨头领域，Sony在事件驱动传感器领域布局最多，在一年多前收购了瑞士的相关初创公司Insightness，而三星也在积极研发相关技术，并且在ISSCC等顶级芯片会议上发表了相关研究论文。初创公司领域，事件驱动视觉传感器领域最重要初创公司是法国公司Prophesee，该公司目前已经获得了来自博世、Intel、华为等业界巨头总计近七千万美元的投资，并且与各大公司进行合作。在今年九月，Prophesee更是和Sony强强联手推出了IMX636和IMX637，预计在未来我们会看到更多这样的事件驱动视觉传感器出现在市场上，为各类新机器视觉应用赋能。