智能摄像头在我们这个技术驱动的世界中应用十分广泛。这些独立的视觉系统配备了传感器、计算能力和基于人工智能的决策功能，使得它们不仅可以捕获图像，还可以提取信息并执行操作。试想：2022年智能摄像头市场规模高达34.8亿美元，预计到2031年将飙升至80亿美元。
随着AI智能摄像头的大规模部署，对低功耗、低延迟、安全性和适应性更强的解决方案的需求正急剧上升。这些功能可以确保智能摄像头在各种应用中保持高效、可持续和广泛用途，同时优化系统性能。
现场可编程门阵列（FPGA）是这一技术发展的核心。在2024年嵌入式视觉峰会上，莱迪思半导体和钰创科技美国分公司发表了题为《使用低功耗FPGA和DRAM产品优化终端智能摄像头》的演讲。这篇博客对演示进行了分析，并探讨了开发人员如何通过FPGA来满足网络边缘AI需求并优化智能摄像头。请继续阅读，了解FPGA的关键组件如何使其成为智能摄像头的理想选择。
FPGA在网络边缘的作用
FPGA是功能强大且灵活的解决方案，能帮助开发可扩展的网络边缘AI应用，同时减少延迟、提高能效和带宽，并改善数据隐私问题。FPGA有几种特性尤其适合智能摄像头：灵活性、超低功耗、可扩展性能、可编程性和安全性。
随着人工智能的不断进步，智能摄像头正在迅速发展。当出现新的优化、算法、安全功能、更新或要求时，开发人员必须能够对设备进行更改。FPGA是一种适应性强的硬件解决方案，可以帮助开发人员跟上这种不断变化的环境。凭借固有的灵活性和可编程性，它们成为边缘计算的理想选择，如果需要更改功能，即使在部署后也可以轻松修改。
低功耗对于紧凑型智能摄像头也至关重要，因为低功耗可以带来卓越的可靠性和质量，确保连续监控并扩大应用范围。FPGA能够并行处理，且时钟频率较低，能为AI应用带来顶尖的每瓦性能。
最后，FPGA具有足够的嵌入式存储和逻辑/DSP资源，可以完全在片上实现许多功能，同时还能够灵活地支持高效的外部存储器，以满足更大的处理需求。这种灵活性对于边缘计算至关重要，因为边缘计算需要适应各种应用。FPGA还提供安全的器件配置，以帮助构建边缘AI环境中的网络弹性，这对于可靠和安全的运营至关重要。
常见的智能摄像头架构
主要的网络边缘AI智能摄像头架构有三种，包括了从自带大量外部存储器的复杂片上系统（SoC）应用到具有共享存储的较小单元。每种架构方案都有其独特的优缺点。它们的使用案例取决于当前应用的性能要求。
Media SoC通常是最大、最复杂的架构，需要8瓦或更高的功耗。它们能满足开发人员的所有需求，但在优化解决方案实现低功耗和低成本时，往往会显得力不从心。下一个常见选择是小型MCU和通用FPGA的组合，功耗通常约5-10瓦。低功耗边缘解决方案的最小、高度优化的架构选项是使用集成了Soft RISC-V® CPU和外部RPC DRAM的低功耗 FPGA，总功耗接近1瓦。
对于使用FPGA的架构，开发人员还可以利用外部存储器来完成更大、更复杂的处理任务。
避免过度配置存储空间
当开发人员在智能摄像头架构中实施创新解决方案时，避免过度配置计算能力和存储空间至关重要。说到智能摄像头存储，需要牢记的一点：存储并非越多越好。未使用的多余空间不会带来额外的收益。
额外的位和多余的存储带宽会对性能、功耗和成本产生重大影响。大多数应用都能从降低存储和低功耗运行中获益。开发人员应努力满足确保应用有效运行的最低计算能力要求。这是一种更实用的方法，可提高效率并降低运行成本。
开发人员还应该在不影响组件可用性和系统可靠性的前提下，积极挖掘节能潜力。例如，与并行端接相比，使用CHIP SCALE封装的串联总线端接可显著降低功耗。串联终端的总线稳定时间更快，功耗为840 mW，而并联终端的功耗为3.6 W，因此在保持信号完整性和可靠性的同时，还能节省2.76 W的功耗。
为互联未来铺平道路
在这个由技术定义的时代，智能摄像头的广泛应用正在重塑各行各业，并彻底改变我们对周围环境的感知和互动方式。随着智能摄像头市场的迅猛发展，对低功耗、低延迟、更强安全性和适应性的要求达到了前所未有的高度。FPGA是一种理想的解决方案，它具有适应性和并行处理能力，适合快速发展的用例。FPGA能够优化和调整网络边缘人工智能模型和图像信号处理，这也有助于降低复杂性，同时还能满足应用需求并降低功耗和成本。
当开发人员利用FPGA的强大功能来优化智能摄像头性能时，他们就能为更加互联和智能的未来铺平道路。了解更多有关FPGA及其在边缘人工智能和智能摄像头中的作用，请联系莱迪思团队。
