CEA-Leti telah mengklaim imager otonom pertama di industri yang mengaktifkan smartphone dan peralatan kecil melalui pengenalan wajah. Imager ini menggabungkan eksposur otomatis untuk semua kondisi pencahayaan, deteksi gerakan, ekstraksi fitur untuk fungsi berbasis peristiwa, dan deteksi objek berbasis kecerdasan buatan.
Imager otonom, yang disebut WAI (micro-WAY), sekecil koin 1€ dan menampilkan arsitektur pembacaan dan pemrosesan baru yang dirancang bersama dengan pipa algoritmik yang dioptimalkan, yang dikatakan menyediakan bangun dengan daya sangat rendah mode dan implementasi silikon kompak untuk penghematan biaya.
Apa itu pencitra otonom? Ini adalah gambar kelas baru Sensor dengan co-desain ketat akuisisi gambar otonom dan pengolahan gambar, kata Antoine Dupret, manajer kemitraan industri CEA-Leti. “Faktanya, ini lebih merupakan sensor penglihatan karena menganalisis pemandangan untuk mengekstrak informasi yang relevan.”
Lembaga penelitian teknologi mengatakan itu adalah sensor gambar pintar pertama yang menggabungkan eksposur otomatis untuk semua kondisi pencahayaan (untuk pengenalan akurat dalam kondisi variabel) dan rentang dinamis 88-dB, bersama dengan deteksi gerakan, ekstraksi fitur untuk fungsi berbasis peristiwa, dan Pengenalan objek berbasis AI yang memicu identifikasi yang sangat andal (dengan akurasi 95%).
Perangkat imager otonom CEA-Leti WAI (Gambar : CEA-Leti)
Pengenalan berbasis AI menawarkan dua manfaat utama. “AI memiliki dua fitur penting yang dieksploitasi dalam imager otonom. Pertama, AI memungkinkan pencapaian rasio pengenalan yang tinggi. Ini pada akhirnya semakin mengurangi konsumsi daya dengan mengurangi jumlah bangun alarm palsu, ”kata Dupret. “Kedua, AI, sampai batas tertentu, serbaguna, yaitu algoritma dan/atau perangkat keras yang sama dapat digunakan untuk mengenali objek yang berbeda hanya dengan mengubah 'bobot', fitur yang dipelajari. Pencitra otonom karenanya dapat digunakan untuk mengenali objek lain. ”
Penghematan energi
Bersama-sama, fitur utama imager – eksposur otomatis untuk semua kondisi pencahayaan, deteksi gerakan, ekstraksi fitur untuk fungsi berbasis peristiwa, dan pengenalan objek berbasis AI – memungkinkan pengambilan keputusan yang sangat andal untuk beberapa puluh pJ/piksel/ frame, mengungguli sistem off-the-shelf yang ada, menurut CEA-Leti.
“Angka tersebut berasal dari konsumsi daya, frame rate, dan resolusi sensor gambar,” kata Dupret. “Mengingat sensor gambar VGA berfungsi pada 15 fps dengan konsumsi daya 100 mW, energi per piksel dan bingkai adalah 100e-3/310e3/15=21 nJ/piksel/bingkai, tanpa pemrosesan apa pun.”
Peneliti mengatakan implementasi tipikal menggunakan kamera berdaya rendah plus prosesor membutuhkan energi sekitar 10,000 kali lebih banyak daripada imager WAI.
Dupret mengatakan implementasi COTS membutuhkan minimal satu sensor gambar dan satu mikrokontroler. “Sensor gambar resolusi rendah yang khas menghabiskan beberapa puluh miliwatt. Hal ini membutuhkan mikrokontroler untuk menyesuaikan fungsinya, misalnya untuk mengatur waktu pemaparan. Kemudian, gambar harus dianalisis. Secara keseluruhan, anggaran daya minimum berada di kisaran ratusan miliwatt.”
CEA-Leti mendukung operasi 3-6 W untuk imager, yang memenuhi persyaratan untuk aplikasi IoT, dan dapat bekerja dengan sel tombol yang bertahan selama lima tahun.
Namun, kenaikannya tidak begitu dramatis terkait luas atau volume, kata Dupret. “Pencitra otonom dimaksudkan untuk membangunkan sistem yang lebih kompleks. Oleh karena itu, prosesor lain diperlukan untuk mengeksploitasi gambar lebih lanjut.”
Imager juga memberikan pengenalan berbasis AI yang sesuai dengan privasi karena gambar diproses di dalam sensor gambar itu sendiri. “Sensor gambar WAI melakukan pemrosesan data on-the-fly di dalam sensor gambar (tanpa memori bingkai). Oleh karena itu, konten adegan tidak dikirim ke luar chip dan hanya serangkaian fitur yang dikirim.”
Aplikasi untuk sensor gambar WAI termasuk peralihan otomatis dan identifikasi wajah di perangkat seluler, peralihan pintar tanpa kontak pada peralatan rumah tangga, dan perangkat olahraga dan hiburan di rumah pintar. Sensor gambar pintar juga dapat digunakan untuk pengenalan wajah, penghitungan orang, pemicu alarm di gedung pintar, kesadaran situasi interior kendaraan, identifikasi pengemudi, kesadaran situasi parkir, dan sistem buka kunci pintar di mobil.
Tim CEA-Leti bekerja sama dengan STMicroelectronics untuk mengembangkan produk smart-imager tertentu seiring dengan upaya mereka untuk memperluas jangkauan teknologi. teknologi untuk kasus penggunaan lainnya, kata Dupret. Saat ini, CEA-Leti memanfaatkan teknologi CIS dan piksel BIS yang canggih dari STMicroelectronics.
“Aplikasi selanjutnya akan tergantung pada apa yang akan ditargetkan oleh mitra industri kami,” kata Dupret. “CEA-Leti bekerja bahu membahu dengan mitra industri untuk mengembangkan inovasi yang dibuat khusus.”
Teknologi WAI akan diperkenalkan pada acara digital CEA-Leti, Leti Innovation Days, 22 dan 23 Juni 2021.