HPD保護(hù)您的平臺(tái)，同時(shí)降低功耗

人體存在檢測(cè)（HPD）是視覺傳感的一種應(yīng)用，是了解一個(gè)人何時(shí)在場(chǎng)，確定其狀態(tài)和環(huán)境的藝術(shù)。如果有效實(shí)施，與傳統(tǒng)方法相比，它有可能獲得許多好處，特別是在安全性和降低功耗方面。

這項(xiàng)技術(shù)以各種形式存在了一段時(shí)間?，F(xiàn)在，精度已經(jīng)達(dá)到足以用于筆記本電腦、PC 或汽車應(yīng)用（如駕駛員警覺性檢測(cè)）的程度?？梢岳眠@項(xiàng)技術(shù)的其他領(lǐng)域包括智能家居和工業(yè)安全。

具有計(jì)算機(jī)視覺算法的傳統(tǒng)相機(jī)通常用于此應(yīng)用，但這樣的設(shè)置可能矯枉過正，提供的信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過必要的信息，并且為邊緣物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用消耗太多功率。集成傳感器模塊也可以顯著降低成本，因?yàn)閹挻蟠蠼档停试S使用低成本MCU，剛好足以處理一些簡(jiǎn)單的AI算法。然后可以使用微小的ML代碼處理部署。

該模塊確定人或事物的存在位置以及它們相對(duì)于筆記本電腦的位置。它應(yīng)該提供足夠的信息，以便直接在設(shè)備級(jí)別做出實(shí)時(shí)決策。

模塊中的 HPD

物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)可用的HPD解決方案來自Synaptics，以Emza Visual Sense的形式出現(xiàn)。優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 計(jì)算機(jī)視覺算法在超低功耗邊緣 AI SoC 上運(yùn)行。典型應(yīng)用需要的內(nèi)存不到 1 MB。

這些算法處理來自低功耗CMOS傳感器的數(shù)據(jù)，通常將功耗保持在5至15 mW的范圍內(nèi)。這可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)一步減少。這些功率水平正在接近現(xiàn)代筆記本電腦的電源噪聲本底。所有三個(gè)元素——Emza Visual Sense算法、低功耗邊緣AI處理器和CMOS傳感器——都可以駐留在同一個(gè)模塊中。

對(duì)于筆記本電腦，此模塊將在筆記本電腦打開時(shí)立即打開，只要筆記本電腦正在運(yùn)行，該模塊就會(huì)保持打開狀態(tài)。當(dāng)用戶離開時(shí)，會(huì)檢測(cè)到不存在，將筆記本電腦置于鎖定睡眠或掛起模式，直到用戶返回。

在開機(jī)和關(guān)機(jī)之間，有更多有趣的選項(xiàng)可以提供安全性和延長(zhǎng)電池壽命。例如，當(dāng)附近的人正在查看筆記本電腦屏幕時(shí)，用戶會(huì)收到安全威脅警報(bào)（稱為“旁觀者檢測(cè)”），并且可以降低顯示可見性，直到威脅過去。

為了節(jié)省功耗，Synaptics的HPD可以在用戶移開視線時(shí)調(diào)暗顯示屏（稱為“移開檢測(cè)”）。因?yàn)?ML 算法可以使用更準(zhǔn)確的用戶習(xí)慣模型進(jìn)行更新。隨著時(shí)間的推移，HPD 功能在速度、準(zhǔn)確性、響應(yīng)能力和實(shí)用性方面不斷改進(jìn)。

可以使用飛行時(shí)間（ToF）傳感器設(shè)計(jì)類似的配置，而不是傳感器模塊。但是這樣的設(shè)備不能執(zhí)行面部識(shí)別或確定人與附近寵物之間的區(qū)別。

實(shí)際上，CMOS傳感器輸出不會(huì)持續(xù)記錄。相反，處理器每秒拍攝兩個(gè)快照或幀。該信息被存儲(chǔ)，然后與其他幀進(jìn)行比較。

這些信息足以感知環(huán)境并確定人類的存在和運(yùn)動(dòng)，以及眼動(dòng)追蹤，這反過來可以觸發(fā)另一種算法來處理面部識(shí)別。這是計(jì)算密集型的。

鑒于所檢測(cè)信息的性質(zhì)，實(shí)施必須在邊緣執(zhí)行必要的處理，以確保不會(huì)將個(gè)人身份信息 （PII） 發(fā)送到上游云。

復(fù)雜的軟件設(shè)計(jì)

雖然處理此應(yīng)用程序的硬件隨時(shí)可用，但算法開發(fā)方面并非易事。谷歌的AutoML向前邁出了一步，簡(jiǎn)化了流程。AutoML 允許開發(fā)人員以有效的方式針對(duì)特定需求訓(xùn)練其 AI 模型。

Synaptics Emza Visual Sense HPD技術(shù)已經(jīng)在戴爾和松下的筆記本電腦中實(shí)施。解決方案也正在圍繞該公司的KatanaAI SoC平臺(tái)構(gòu)建，使HPD的優(yōu)勢(shì)能夠?yàn)榧矣秒娖骱?a href="http://www.ttokpm.com/soft/data/39-96/" target="_blank">消費(fèi)電子產(chǎn)品帶來好處。例如，電視可以知道誰(shuí)在觀看并在不被詢問的情況下提供適當(dāng)?shù)膬?nèi)容，甚至可以鎖定未成年人或其他未經(jīng)授權(quán)的用戶。

當(dāng)Synaptics設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)首次開始這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，一切都是為了滿足邊緣AI設(shè)計(jì)非常嚴(yán)格的超低功耗需求。該模型將所有必要的鉤子構(gòu)建到芯片和軟件中，包括為圖像處理構(gòu)建IP，從而避免了啟動(dòng)主CPU的需要。

然后，算法需要縮小，通過減少所涉及的層數(shù)使其盡可能高效。由于傳感器采用相對(duì)較低的分辨率，因此必須進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)，包括獲取必要的數(shù)據(jù)集。

隨著新數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，該技術(shù)不斷發(fā)展非常重要。

審核編輯：郭婷