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AI-ISP:为图像信号处理添加实时 AI 功能同时减少内存占用和处理延迟.pdf

上传人: orig****ity 编号:185110 2024-08-05 35页 2.99MB

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本文主要探讨了如何将实时人工智能功能添加到图像信号处理中,以减少内存占用和处理延迟。传统的图像信号处理器负责处理相机传感器捕获的原始图像数据,并将其转换为可用图像。然而,随着人工智能技术的发展,研究人员提出了一系列基于AI的图像处理方法,例如“在黑暗中学习看见”、“深度联合去马赛克和去噪”等。 为了实现实时AI图像信号处理,面临的主要挑战包括内存使用、DDR-SDRAM带宽、功耗和延迟等。为了解决这些问题,提出了采用神经处理单元(NPU)的AI-ISP解决方案,该方案具有可编程性、高计算能力、线程级重叠共享等特点。通过将图像水平分割、任务拆分和层融合等技术应用于AI-ISP,可以有效降低内存占用和处理延迟。 此外,VeriSilicon公司提供了一系列IP解决方案,包括Vivante ISP IP、Vivante NPU IP和AI-ISP解决方案,以满足实时AI图像信号处理的需求。这些解决方案具有线程级重叠共享、低延迟、低功耗等特点,可广泛应用于自动驾驶、高清动态范围图像处理等领域。
"AI-ISP如何实现实时图像处理?" "如何利用AI技术提高图像信号处理效率?" "AI-ISP在低光环境下有哪些优势和应用?"
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