安森美智能运动侦测唤醒技术介绍
在机器视觉普及的时代，图像传感器作为其“眼睛”有着越来越多的各样的应用。安森美(onsemi)的图像传感技术通过不断地技术创新，力求满足越来越广泛的市场领域需要。如今，越来越多的家庭和企业安装摄像头做监控，据yole统计，预计到2030年底，此市场将增长两倍。因此，消费者需要有更优秀的图像质量、更可靠和更长电池寿命的设备，来提升整体使用体验。由于这些相机通常会被放置在难以更换电池或充电的位置，因此低功耗成为一个关键需求。对此，安森美推出了一些低功耗的高质量图像传感技术，场景覆盖智能门禁、安防摄像头、增强现实(ar)/虚拟现实(vr)/扩展现实(xr)头戴装置、机器视觉和视频会议等。比如其中的智能运动侦测唤醒技术(smart wake on motion)，非常适用于对运动侦测有需求的低功耗物联网设备，例如安防领域的智能门铃门锁等。
安森美的hyperlux lp系列图像传感器即具备上述的wake on motion低功耗技术。在增强了设备的侦测能力的同时，有效地降低功耗。hyperlux lp系列同时具有高分辨率的非常优秀的图像解析力，客户可以根据使用情况，选用500万分辨率的ar0544、800万分辨率的ar0830或2000万分辨率的ar2020。另外此产品系列还采用堆叠式架构设计，能最大限度地减少产品体积，最小型号小如一粒米，成为受尺寸限制困扰的紧凑型设备的理想选择，大大适应了相关领域产品的发展需求。下面，将针对wake on motion低功耗技术做一些较为详尽的介绍。
wake on motion技术介绍
顾名思义，wake on motion即为运动侦测唤醒，即当传感设备检测到前方某距离内有移动物体时，则退出休眠状态，进入工作状态，这样降低了功耗，保证了设备在需要工作的状态才工作，其他时候可以通过休眠节电。
传统的wake on motion实现一般基于被动红外传感器(pir)。这种传感器应用广泛，但存在误触发率高的问题，导致系统功耗优化有限，产生50%左右的功耗额外消耗。
安森美智能运动侦测唤醒技术介绍
针对pir的误触发问题，安森美推出智能运动侦测唤醒技术，其方案是采用图像传感器融合pir进行运动侦测唤醒。核心关键在于在很低的功耗下赋予图像传感器运动侦测能力。该方案采用了独有的motion-dct 算法，结合图像传感器的scale或binning技术在获取的较低分辨率图像上快速实时准确地做出运动侦测。该方案的特点为：
准确性高
速度快
功耗低
实时性强
方案示例如下图。从图中可见，左侧采用了pir和图像传感器两方进行运动侦测并反馈到cpu处理器。该方案有两种使用策略：cascade级联和parallel并行。具体含义为：
cascade：首先pir+mcu检测到物体移动，然后再采用图像传感器的检测结果做为确认;
parallel：pir和图像传感器的检测结果同时传送到cpu作为运动侦测结果的判断依据。
此方案适用的参数范围为：
10lux ~ 10000lux亮度范围;
图像传感器一次检测耗时在100ms内;
视场角在100度时，检测距离在7-8米内;
物体尺寸在4k分辨率下不能小于32x32像素大小;
物体最小移动速度不能低于每帧4个像素距离。
感兴趣区域(zones)选择功能
ar0830运动侦测技术支持感兴趣区域选择功能，以进一步降低系统功耗。即：将整幅图像分成若干区域，供用户选择是否使用该区域图像做运动侦测，以避免无效区域，从而降低算法的计算量，提升检测速度及降低功耗。
如下图展示的一个区域选择示例。图中，将整幅图像分成了5x5的区域块，选取了a,b,c三个方块区域作为mask区域，即不感兴趣区域，不参与运动侦测计算，其他方块区域作为感兴趣区域参与运动侦测计算。除abc区域外的任何区域中检测到运动物体，则该区域将得到一个运动标记。以上区域划分和设定均可以由图像传感器的寄存器操作完成。
可以看到，在该图中，只有中间区域被选作了感兴趣区域。而我们对画面进行运动捕捉block 分区，只需关注开启区域的运动检测，像上图中典型的可视门铃场景内存在树木花草，一旦有什么“风吹草动”或者小动物经过，很可能系统就开启误报，而可编程的运动捕捉区域，可以很好的降低这种误报。配合pir，通过sensor自带的运动捕捉和超级低功耗模式，可以让整机系统电池使用时间延长40%。
工作原理详述
安森美图像传感器ar0830采用的motion-dct运动侦测算法基本原理是计算每帧gr像素的dct和，并比较两个连续帧之间dct和的差异。如果差值等于或大于预定义阈值，则检测到物体运动发生。
如前所述，安森美的智能运动侦测唤醒技术采用图像传感器融合pir进行运动侦测唤醒，且该方案有两种使用策略模式：cascade和parallel。下面详细介绍一下。
cascade级联模式：当廉价的pir运动检测传感器检测到有运动时，它会发送触发信号，将图像传感器从硬件/软件待机状态唤醒。图像传感器启动motion-dct计算。如果确认了运动，图像传感器会向主机发送中断信号。在某些帧之后，图像传感器将返回软待机状态，并等待pir的下一个触发(主机可能会将传感器置于硬待机状态)。在此模式下，motion-dct 侦测使能选项处于启用状态，但图像数据流保持关闭状态。
parallel并行模式：图像传感器与pir运动检测传感器并行工作(如果有)。当pir传感器或图像传感器检测到运动时，来自相应传感器的中断信号被发送到主机。图像传感器将持续检查成对活动帧内的运动，并在每个编程时隙强制传感器软待机一次，以节省电源。当检测到运动时，主机可以切换到流模式并再次进入并行模式。
需要注意的是，cascade和parallel两种模式互斥，同时只能选其一。
在实际产品应用的时候二者特点或区别在于：
并行模式：
可在低功耗模式下编程，即图像传感器在仅t1模式下输出1个t1帧，或在基于帧的hdr模式下输出一对t1/t1帧，进入待机状态，达到md待机计数后唤醒。无论是否检测到运动，序列都会重复。
当主机清除md_par_en时，图像传感器退出并行模式并进入正常流。
如果stream_mode(设置了md_par_en)或md_par_n(设置了stream_mode)，md操作将重新启动。
级联模式：
传感器需要设置md_cas_en才能监听md_trigger引脚(通过gpi)。
在级联模式下，用户的mcu为传感器提供有效的触发脉冲。
当应用md_hd_en选项时，传感器将检测到较小的运动，并检查额外的一组帧以确认运动。
性能介绍
下图是当人在垂直于光轴方向水平走过摄像头时候的运动侦测准确率情况：
下图是当人沿光轴方向径直走向摄像头时候的运动侦测准确率情况：
可以看到：
在八米范围都能有效检测到移动物体;
在较近距离(1米，2米)相对于较远距离(4米，8米)有更灵敏的检测;
更高的环境亮度能带来更灵敏的检测能力。
另外，此方案的功耗性能为：
host cpu wake up + image sensor – 800~1200mw
host cpu wake up + image sensor +wifi module – 1.2~1.8w
总体而言，在前述的适用参数范围内，该方案具备良好的适用性和准确性能以及低功耗的显著特点。
来源丨安森美
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顾名思义，wake on motion即为运动侦测唤醒，即当传感设备检测到前方某距离内有移动物体时，则退出休眠状态，进入工作状态，这样降低了功耗，保证了设备在需要工作的状态才工作，其他时候可以通过休眠节电。
传统的wake on motion实现一般基于被动红外传感器(pir)。这种传感器应用广泛，但存在误触发率高的问题，导致系统功耗优化有限，产生50%左右的功耗额外消耗。
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针对pir的误触发问题，安森美推出智能运动侦测唤醒技术，其方案是采用图像传感器融合pir进行运动侦测唤醒。核心关键在于在很低的功耗下赋予图像传感器运动侦测能力。该方案采用了独有的motion-dct 算法，结合图像传感器的scale或binning技术在获取的较低分辨率图像上快速实时准确地做出运动侦测。该方案的特点为：
准确性高
速度快
功耗低
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方案示例如下图。从图中可见，左侧采用了pir和图像传感器两方进行运动侦测并反馈到cpu处理器。该方案有两种使用策略：cascade级联和parallel并行。具体含义为：
cascade：首先pir+mcu检测到物体移动，然后再采用图像传感器的检测结果做为确认;
parallel：pir和图像传感器的检测结果同时传送到cpu作为运动侦测结果的判断依据。
此方案适用的参数范围为：
10lux ~ 10000lux亮度范围;
图像传感器一次检测耗时在100ms内;
视场角在100度时，检测距离在7-8米内;
物体尺寸在4k分辨率下不能小于32x32像素大小;
物体最小移动速度不能低于每帧4个像素距离。
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ar0830运动侦测技术支持感兴趣区域选择功能，以进一步降低系统功耗。即：将整幅图像分成若干区域，供用户选择是否使用该区域图像做运动侦测，以避免无效区域，从而降低算法的计算量，提升检测速度及降低功耗。
如下图展示的一个区域选择示例。图中，将整幅图像分成了5x5的区域块，选取了a,b,c三个方块区域作为mask区域，即不感兴趣区域，不参与运动侦测计算，其他方块区域作为感兴趣区域参与运动侦测计算。除abc区域外的任何区域中检测到运动物体，则该区域将得到一个运动标记。以上区域划分和设定均可以由图像传感器的寄存器操作完成。
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如前所述，安森美的智能运动侦测唤醒技术采用图像传感器融合pir进行运动侦测唤醒，且该方案有两种使用策略模式：cascade和parallel。下面详细介绍一下。
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另外，此方案的功耗性能为：
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