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视频芯片需求暴增,这些国内厂商数钱到手软

时间:09-19 来源:智慧产品圈 点击:

在无人机航拍、运动相机、IPC监控等应用场景带动下,视频芯片市场进入爆发阶段。不过,整机产品厂商在做芯片选型时,这两大市场趋势必须了然于心。

近年来,在物联网多样化应用场景的驱动下,视频芯片市场的增长远超所有人的预期。

据可靠消息称,海思占据安防市场70%以上的份额,去年视频芯片的出货量5000万颗左右,而今年较去年暴涨60%,出货量将会达到8000万颗,预计2017年还能保持30%以上的增长率。另外,国科微电子也在短短的3个月时间内,芯片出货量累计超过100万颗。因此,市场需求量之大由此可见一斑。

不过,也正是由于应用场景的不断丰富,如无人机航拍、IPC安防、运动相机、行车记录仪、VR/AR等,不同场景之间对视频芯片的要求悄然改变,最终导致视频芯片市场呈现"两大趋势"。那么,对于这"两大趋势",你了解多少呢?

应用场景不同,芯片的需求发生明显变化

实际上,无论是在IPC安防、无人机航拍,还是在运动相机、行车记录仪等场景中,视频芯片的功能都是对视频进行压缩、降噪、白平衡等处理。那么,芯片的要求差别到底在哪里呢?接下来就以实际的应用案例给大家娓娓道来。

IPC安防VS运动相机:其实,安防和运动相机的应用场景有一个非常明显的差异,那就是IPC安装好之后,背景图像几乎不会变化,只是人在图像里面运动,而运动相机是被人拿在手里,所以随着人的走动,背景图像也会发生剧烈的变化。

基于此,国科微电子监控产品线副总经理罗勇华向智慧产品圈说道:"相较于IPC而言,由于运动相机的背景图像不断变化,导致芯片要处理的数据量至少要翻好几倍。因此,芯片功耗、编解码效率、图像分辨率、缓存大小等技术指标都不一样,在芯片规划之初就要有清晰的认识。"

此外,由于IPC所处的环境变化非常缓慢,比如:从白天到晚上,亮度变化是缓慢进行的,所以底层算法(如自动白平衡算法)的参数只需要简单调整2次(白天和晚上各一次),就能达到图像质量的要求。但是,运动相机可能在1秒钟时间内,所处的环境就由亮变成暗,比如:晚上坐在灯火通明的家里,直接对着窗外黑暗的环境拍照,如果按照IPC的思路,或者之前没有考虑过这个应用场景,底层算法的参数根本调整不过来。

IPC安防VS行车记录仪:在安防领域中,(WDR)宽动态技术能让图像中特别亮和特别暗的地方,都能清晰的显示出来,是一项非常实用的技术。但是,如果直接将IPC的思路直接应用到行车记录仪中,将会发生哪些情况呢?

据悉,海思的视频芯片就曾经做过相应的实验,而测试的结果也毫无疑问显示,两个不同应用场景的视频芯片根本不能通用。比如:一辆汽车于晚上行驶在高速公路上时,如果芯片检测到第一帧图像很暗的话,就会将WDR打开,但是当车将要行驶到路灯下面时,芯片检测到图像亮度适合,就会将WDR关闭,于是随着汽车不断穿过路灯,WDR就会一直处于开、关的无限循环当中,底层算法的参数也在开、关状态之间不断调整,拍出来的视频自然也是"惨不忍睹"。

不仅如此,根据不同的应用场景,芯片和整机产品的测试也需要改变,例如:以前IPC只需要测试一个帧率、一个分辨率、一个场景就完成了,但是行车记录仪的测试变得更加复杂,不同帧率、不同分辨率、白天黑夜、隧道等场景,而无人机航拍甚至还有连拍、抓拍等功能,都需要一一验证验证,否则很容易出现在某些场景下,拍摄就会出现问题。

应用算法硬化成芯片功能模块,大坑or优势

在生活的各种应用场景中,视频的分辨率正在不断增加,比如:1080P的IPC、2K的运动相机、8K的VR设备等,视频芯片的处理能力正面临新一轮的挑战。为此,许多芯片企业将应用算法硬化,以便减轻CPU的负担,同时提升处理速度。

但是,"算法硬化"到底是大坑还是优势呢?

算法硬化是个"大坑":海思的一个朋友告诉智慧产品圈,海思的视频芯片曾经做过算法硬化的尝试,功能是在IPC监控区域里面画一条边界线,只要有人跨过这条边界线,IPC就会自动报警。

于是,视频芯片1.0实现了直线监控边界,使以前需要占用CPU 10%资源的纯软件算法方式,硬化之后仅需要2%的资源。在此基础上,海思又推出了视频芯片2.0,新增加了折线、梯形的监控边界,同时优化效率仅占用1%的资源。

不过,在连续推出几版芯片之后,海思的视频芯片部门就发现,算法硬化是一个"大坑"。因为应用无穷无尽,各种算法也没办法穷举,比如:监控边界有直线、折线、圆、椭圆等形状,根本不可能都实现出来。所以,对于整机产品厂商而言,使用算法硬化的芯片做出来的整机产品,只能针对比较细

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