对于AI世界的的摄像头而言就像眼睛对于人类一样。人类有85%以上的信息是通过眼睛获得的。那么AI呢？毋庸置疑摄像头是机器视觉获取信息的主要来源，因此摄像头产业随着人工智能的发展应运而生。今天就让DmindAI君带大家了解一下AI世界里的DVS摄像头。话不多说、直接上菜！
一、什么是DVS摄像头？
01概念理解：
DVS是网络视频服务器或者称之为数字视频编码器、也可以称之为”动态视觉传感器”。是一种压缩、处理音视频数据的专业网络传输设备。应用在机器视觉摄像头设备中、提供视频压缩或解压功能，完成图象数据的采集或复原等。
02原理简析：
DVS成像原理为单独触发机制。传统的图像传感器是基于帧来成像，而DVS芯片是有一个个独立感光像素组成，每一个像素都在独立判断自身是否被激发。这种单独激发机制与传统的全幅触发机制机理上存在着巨大的差异，这也是动态图像传感器芯片在机器处理方面拥有优势的原因。
二、DVS助力，如何解决行业痛点
近年来随着人工智能的崛起，大量的AI产品纷纷落地。智慧城市、无人驾驶、智能安防等新型领域的兴起带热了市场对机器视觉系统的需求、相应的机器视觉行业也产生了相应的痛点，第一、数据量过大。第二、运算能力不足。而DVS的存在正好给痛点敷上了一贴止痛药
1、减少数据冗余
人工智能产业发展迅速，数据冗余成市场发展瓶颈、据有关数据显示、一辆自动驾驶汽车一天可能产生4TB的数据，其中大部分数据和图像直接相关。随着未来汽车不断升级换代不断的智能化，一辆车的车载摄像头的数量可能多达10个摄像头。如果这样来看一小时就可能产出1TB的数据量。而这些数据量都要交由后端去处理········随之而来的就是超负重的算力、庞大的内存压力系统效能不堪重负等。因此如果能从前端直接过滤到一部分影像数据的话，真可谓是大快人心。从前端减少数据冗余的办法是对关键信息进行筛选，这就是我们为什么选择动态视觉传感器DVS技术。
从原理上说：传统摄像头采用普遍采用CMOS有源像素传感器APS，提供的是某一时刻的平面图像。工作过程中存在曝光时间和帧的概念，其采集速度是有限的，受曝光时间的限制。很有可能造成数据的丢失、为了达到每一时刻点都能清晰看到图像所以只能向更高帧率，更大分辨率的方向发展，带来越来越大的数据量。
DVS动态传感器就很好解决了这一问题、它没有曝光和帧率的概念，没有闲置的时间，每一个像素点都能进行独立的运算，在且仅在这个像素点发生光强变化时进行数据的读出。DVS成像原理为单独触发机制。它检测每个像素点的光强是否随时间有细微的变化，只有接受光强发生变化时，才会有信号输出，否者只保留之前记录的数值，这样就不会造成冗余的数据和多余的计算。
再者就是传感器输出是连续三维的点云，不但提供位置信息，同时告知发生运动是在哪一个时刻，时间坐标精度达到纳秒级。同时又能够跟传统的图像传感器融合，能够产生传统的全幅画面，可以兼容使用基于全幅图像的算法。
2、DVS节省存储空间
由于DVS信号变化频率较低，因此可以有效节省存储空间。例如在安防领域大部分捕捉的是小概率时间、如果对于传统摄像头而言是按照曝光时间和帧数来记录每一时刻的图像。不管有没有发现异常皆是如此。而对于一些应用场景来看是不需要每时每刻记录的，如车辆违章抓拍、人员侵入自动报警等。而DVS可以仅捕捉变化的事件，进行选择性存储。可以有效过滤数据减少冗余。
3、DVS高速低延迟 节省宽带
4、DVS与传统视觉系统优势对比
三、DVS应用领域
智能驾驶领域：汽车摄像头、运动检测摄像头
安防领域：安防监控、环境感应等
物联网
无人机、机器人避障等
医学领域：显微镜、荧光成像
工厂自动化领域
运动分析，例如人类或者动物活动。告诉运动物体轨迹分析等
四、DVS前景可期
DVS技术应用广泛，它是在人工智能大潮流下诞生进化而来的适应机器视觉的新的传感器。DVS摄像头产业方兴未艾。在不断变化的AI大局中，DVS能够更快发现、更准把握、更低代价的传输和计算，大大扩展机器视觉的应用范围。DmindAI君认为DVS技术相比于传统摄像头更适合于机器视觉，未来具备较强的竞争优势。相比于传统的图像传感器，DVS图像传感器芯片成本不会比它们高，同时还节省了大量后端处理的计算成本，并大幅提高效能，这对于追求技术差异化和寻找解决传统图像传感器痛点的应用厂商来说，是革命性的突破。DVS技术未来市场潜在空间巨大，未来可期。
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