[实用新型]结合图像传感器的智能辨识单芯片

说明书

本实用新型为一种结合图像传感器的智能辨识单芯片，主要结合低功耗的黑白图像传感器、图像预处理器、动态检测器、缩放阵列、图像撷取器、与微处理器等，形成单芯片系统结构，藉由微处理器控制图像传感器获取图像，经预处理、缩放，同时配合动态检测器和图像撷取器，获得可以用于图像辨识的特征向量，提供快速图像辨识功能，而无需动态或静态随机存取内存，及云端连网，增进实用进步性。

技术领域

本实用新型为一种结合图像传感器的智能辨识单芯片，主要结合低功耗的黑白图像传感器、图像预处理器、动态检测器、缩放阵列、图像撷取器、与微处理器等，形成单芯片系统结构，可比对预设非挥发性内存数据库，提供快速图像辨识功能，而无需动态或静态随机存取内存，及云端连网。

背景技术

人工智能技术已发展多年，其方向大部分在于追求更准确、更快的计算能力，并均与云端技术相结合，但是至今尚无法落实于大量应用，其原因主要是云端技术存在大数据规模的限制，以供特定产业的行为模式研究，或作为大量语音助理所使用。由于所需数据数据太过庞大，运用时无法及时反馈，对于必须立即采取行动的措施缓不济急，在少数高端产业或人工智能汽车专用智能芯片的应用，其规格为达到安全和精确度的要求，所费不赀，在开发成果中，所能体现的成本及效益相对较高，有其必要性；然而对于非专门产业，因其只需简单应用或决策而言，如使用上网型的人工智能芯片，因过多的无用数据上传，占据过多带宽，产生了许多不必要的动作和浪费，是无法享受到智能效益的发挥。

实用新型内容

本实用新型提供一种结合图像传感器的智能辨识单芯片，主要结合低功耗的黑白图像传感器、图像预处理器、动态检测器、缩放阵列、图像撷取器、与微处理器等，形成单芯片系统结构，无需云端连接，即提供快速图像辨识功能。

本实用新型的特点在于将黑白图像传感器及图像处理辨识电路组合在单芯片系统内，以降低制造成本。图像的辨识过程是从图像传感器开始，本实用新型的辨识只使用于黑白(灰阶)的存取，而后将该取得图像输出至图像预处理器，进行清理和扩展，然后再传送到动态检测器，进步行动态侦测、暂存记忆和目标定位，将图像网格化，并与先前的图像比对，如果与先前图像的差异超过可编程门坎时，可认定该动作存在于一特定网格中。动态检测器在网格或矩形坐标中特定动态，此动态坐标可应用于现地曝光控制，从图像传感器到动态检测器的现地对比/亮度的反馈回路，可受微处理器读取控制进行编程，或利用图像传感器的自动曝光功能，这有利于优化传感器对动态对象的曝光效果。

前述的预处理器同时将图像传送到图像缩放阵列，这些是独立的编程，将不同的感兴趣区域(AOI)缩小到较小的尺寸，这小尺寸图像再送到HOG特征撷取器以撷取图像，以获得可以用于图像辨识的特征向量。

本实用新型的图像辨识方式是由微处理器使用各种现存的技术，例如针对数据库的KNN或SVM的执行，当系统关闭时，该数据库为储存于外部的非挥发性内存内。

本实用新型不仅可以针对预先设定的图像进行辨识，用户亦可以经由 HOG中的特征向量，将其储存到非挥发内存中，加以设定，以获得更广泛的运用领域，例如行人检测、面部识别、追踪、智能玩具、和智能室内/外电子设备的应用等。

附图说明

图1为本实用新型的组合结构示意图；

图2为本实用新型图像处理和特征撷取的流程图。

附图标记说明：1-黑白图像传感器；2-图像预处理器；3-动态检测器；31- 动态侦测；4-缩放阵列；5-特征撷取器；6-微处理器；61-图像分类器；7-暂存记忆；8-目标定位；9-现地对比/亮度。

具体实施方式