Ambarellaは、新しいカメラSoCでインテリジェントなエッジセンシングをターゲットにしています

コンピュータビジョンチップ会社のAmbarellaは、カメラシステムオンチップ（SoC）ファミリの新しいプロセッサを発表しました。これは、エッジでの柔軟な人工知能の検知と処理を必要とする、さまざまなスマートデバイスアプリケーションを対象としています。

新しいCV28MカメラSoCは、CVflowファミリの最新のものであり、高度な画像処理、高解像度ビデオエンコーディング、およびコンピュータビジョン処理を単一の低電力設計に組み合わせています。インテリジェントエッジセンシングと低帯域幅に特に関連する新しいカメラSoCの2つの機能は、ビデオストレージとネットワーク帯域幅の要件を削減しながら画質を最適化するAIベースのレート制御です。これはIPセキュリティカメラで特に役立ちます。また、AIタイムラプスは、シーン分析を使用して、有用な瞬間と見なされるものだけを記録し、ビデオタイムラインをスキャンして関心のある瞬間を取得するために必要な時間を回避します。

AmbarellaのマーケティングディレクターであるJeromeGigot氏は、次のように述べています。「AIベースのビットレート制御は、Ambarella CVFlow AIエンジンを使用して、エンコードする前にすべてのフレームを分析し、各フレームの最も重要な領域（顔や車など）を見つける機能です。たとえば）、背景やその他の重要でないオブジェクトなど、重要な情報を含まない他の領域と比較して、ビデオの特定の領域を高品質でエンコードできます。」

さらに、Ambarellaのマーケティングおよび事業開発担当副社長であるChris Dayは、embedded.comに、新しいデバイスはCV25と同じAIエンジンと機能を使用しているが、新しいコスト意識の高い市場に対応し、新しいクラスのスマートホームセキュリティ、小売監視、消費者向けロボット工学、占有監視などのアプリケーション向けのスマートエッジデバイス。

「私たちの周りでは、デバイスがよりスマートになり、最新のCV28M SoCを使用して、お客様はさまざまな新しいアプリケーション向けの新世代のインテリジェントセンシングカメラを開発できます。小売店、職場、賃貸物件、自宅の高齢者の監視など、プライバシーに配慮したアプリケーションでは、エッジベースのAI処理により、ビデオを録画したりクラウドにストリーミングしたりすることなく、インテリジェントな監視と迅速な意思決定をサポートできます。」

新しいカメラSoCとの主な違いは、クアッドコアデバイスではなくデュアルコアArmCortex-A53を使用していることです。これにより、エッジセンシングAIの効率が向上し、コストが最大30％削減されます。彼は、より消費者志向の組み込みビジョンアプリケーションの多くでは、CV25の完全なAI機能を必要としないため、新しいCV28Mはより的を絞ったアプローチを提供すると付け加えました。

小売店の監視や占有率の監視などのAIセンシングアプリケーションの場合、CV28Mは、カメラ内のすべての決定を行うAIパフォーマンスを提供し、プライバシーを保護し、バックエンドサーバーで実行される大量のビデオ処理を回避します。民生用ロボットアプリケーションでは、CV28Mを可視、構造化光、飛行時間（ToF）などのさまざまなセンサーに接続して、ナビゲーションに必要なデータをキャプチャして処理できます。

CV28Mは、AVC形式とHEVC形式の両方で効率的なビデオエンコーディングを提供します。高性能画像信号プロセッサ（ISP）は、暗い場所で優れた画像を提供し、ハイダイナミックレンジ（HDR）処理は、高コントラストのシーンで最大の画像詳細を抽出します。カメラSoCには、セキュアブート、TrustZone、I / O仮想化など、ハッキングから保護するための高度なサイバーセキュリティ機能の完全なスイートが含まれています。 10 nmの超低電力プロセス技術で製造されたCV28Mチップは、長いバッテリー寿命と小さなフォームファクターを必要とするワイヤーフリーカメラアプリケーション向けに最適化されています。

CV28Mチップは、AmbarellaのCV25、CV22、およびCV2 CVflow SoCファミリと共通のSDKおよびコンピュータビジョン（CV）ツールを共有し、複数の価格とパフォーマンスのオプションを備えたカメラの開発を簡素化します。 CVツールの完全なセットは、顧客が独自のニューラルネットワークをCV28Mに移植するのに役立ち、コンパイラー、デバッガー、および畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のパフォーマンス最適化に関する広範なガイドラインを備えたCaffeやTensorFlowなどの業界標準の機械学習フレームワークのサポートが含まれます。