友思特方案 | FantoVision边缘计算：嵌入式视觉系统如何实现“更快更高更强”？

导读

便于集成的嵌入式视觉系统一直以来面临着带宽、内存、算力三个方面的挑战。友思特 FantoVision 边缘计算设备拥有更快的处理速度和更高的带宽选择，其开放式架构有效突破了上述三重阻碍。

嵌入式视觉

嵌入式视觉是传统机器视觉衍生出来的子集，嵌入式视觉系统由嵌入式设备+相机组成。一般来讲，嵌入式视觉系统的功能不如传统机器视觉系统强大，但更易于使用和集成，其硬件通常是针对特性应用而定制的，而基于PC的视觉系统通常用于一般的图像处理，通用性较强。此外，在机器视觉中，还经常使用算力更强大的云计算集群服务器进行视觉算法部署，而与之相对，嵌入式视觉系统则属于边缘计算。

伴随着工业4.0的发展，工业市场对视觉系统的需求也将越来越大，越来越多的行业开始部署嵌入式视觉解决方案。

嵌入式视觉挑战

目前阻碍嵌入式视觉发展的三大阻力：带宽、内存、算力。如何平衡三大因素、使整个嵌入式视觉系统达到最优解，正是各大技术厂商亟待解决的问题。

在带宽方面，目前嵌入式视觉平台大多采用易于集成的MIPI接口，再者是USB或1GigE。但此类视觉协议带宽有限，而对于更高带宽的10GigE、CameraLink、CoaXPress协议，似乎没有更优解。
在算力方面，随着 NVIDIA、NXP 等各类应用于专业板载处理器的发展，传统机器视觉和嵌入式视觉之间的区别逐渐减小，并且由于嵌入式视觉系统具有尺寸小、功耗低、低成本等众多优势，被越来越多工业应用选择。
在内存方面，常见的采用云部署的方法由于开发成本高，因此如何实现大量数据在边缘端进行处理，如何保证数据不丢失情况下系统能稳定运行也是亟待解决的问题。

一站式嵌入式视觉解决方案：FantoVision

为解决嵌入式视觉系统在带宽、内存、算力方面问题，友思特伙伴 Gidel 带来创新性一站式解决方案—— FantoVision 边缘计算设备。

FantoVision的架构采用 NVIDIA Jetson 嵌入式计算机与高端图像采集与实时图像处理和/或压缩结合起来，并使用 Altera Arria 10 FPGA 进行可选的预处理/压缩IP，可以实现从4台 10 GigE Vision、4台 CoaXPress 或 Camera Link 相机进行图像采集和处理。同时 FantoVision 提供丰富的IO接口，支持高达 2TB 以上的固态硬盘，为各类应用场景带来更快的处理速度和更高的带宽选择。

FantoVision 还在其开放式架构方面独具特色，可在 GPU 和 FPGA 上进行嵌入式AI或图像处理。软件工程师可以使用 CUDA C/C++ 和 NVIDIA 的 AI 库在 GPU 上进行算法编程。此外，使用新型 ProcVision 套件，开发和部署 FPGA 上的可选预处理块变得更加简单快捷。