機(jī)器視覺應(yīng)用中，通用型和平臺型軟件有助于縮短視覺應(yīng)用的開發(fā)周期，一定程度上降低了開發(fā)門檻。針對在此類應(yīng)用中多模塊復(fù)雜方案場景下常見的資源占用大及軟件效率低的問題，?？禉C(jī)器人聚焦軟件底層算法效率提升和資源占用優(yōu)化，對VM進(jìn)行了煥新升級，正式發(fā)布VM4.3。
資源占用及算法效率優(yōu)化
在VM軟件層，VM4.3優(yōu)化了內(nèi)存分配機(jī)制，根據(jù)工具模塊所需內(nèi)存大小對內(nèi)存資源進(jìn)行了預(yù)分配，大幅提升了整體數(shù)據(jù)傳輸效率和內(nèi)存使用率，有效降低了內(nèi)存分配耗時，使軟件在資源開銷管理上更加游刃有余。同時，VM4.3改進(jìn)了資源加載策略，通過按需加載和異步加載的方式，極大提升了軟件啟動及方案加載的速度，為用戶帶來流暢的使用體驗(yàn)。相比于VM4.2，VM4.3在內(nèi)存占用、多流程運(yùn)行效率、界面渲染、方案加載、二次開發(fā)數(shù)據(jù)傳遞等方面有顯著提升。
算法效率深度優(yōu)化
在算法層，基于算法原理，VM4.3深度優(yōu)化了算法耗時的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以典型的算法模塊—模板匹配為例，影響模板匹配耗時的主要有兩個階段：圖像特征提取(即單次搜索耗時)及搜索次數(shù)。VM4.3的模板匹配算法可根據(jù)模板圖像特點(diǎn)自適應(yīng)選擇邊緣閾值、特征鏈長和金字塔層數(shù)，提取出最合適的特征點(diǎn)，從而降低了單次匹配耗時。
同時，算法采用可變金字塔及自適應(yīng)搜索步長取代傳統(tǒng)算法金字塔搜索方法，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)區(qū)域的快速聚焦，大幅減少匹配次數(shù)。
經(jīng)過優(yōu)化的匹配算法，相較于VM4.2及市面上主流視覺軟件的匹配效率有明顯優(yōu)勢。
除了傳統(tǒng)算法外，VM4.3深度學(xué)習(xí)算法在CPU上的運(yùn)行效率也有較大提升，有效降低對GPU的依賴，以及用戶的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用部署成本。
算法內(nèi)存占用顯著改善
在提升算法效率的同時，VM4.3改進(jìn)了底層算法和代碼實(shí)現(xiàn)設(shè)計，減少資源冗余占用，顯著降低了對內(nèi)存的開銷，大部分算法內(nèi)存消耗相較于VM4.2都有明顯降低，使VM在復(fù)雜視覺應(yīng)用中更加從容。
算法性能更強(qiáng)勁
除了算法效率提升，VM4.3還進(jìn)一步優(yōu)化了算法性能。以模板匹配算法為例，通過采用更魯棒的邊緣定位技術(shù)，在極低對比度及復(fù)雜邊緣干擾的情況下，VM4.3能夠精準(zhǔn)定位到目標(biāo)。
同時，改進(jìn)后的目標(biāo)篩選策略，使得VM4.3模板匹配算法能夠在小目標(biāo)及強(qiáng)背景干擾環(huán)境下更高效更穩(wěn)定地定位目標(biāo)，具備更優(yōu)秀的場景適應(yīng)性。
算法工具及軟件功能還有更多
此外，VM4.3還進(jìn)一步了擴(kuò)充算法工具和功能。新增的注冊分類算法可實(shí)現(xiàn)類別的快速注冊和在線訓(xùn)練，尤其適用于產(chǎn)品正反、有無及類別的檢測和判斷。
針對項(xiàng)目現(xiàn)場對軟件維護(hù)便利性和方案保密性的需求，VM4.3還新增了綜合配置界面，可以將方案中所需調(diào)節(jié)的參數(shù)抽取到同一界面并可按組分類，不進(jìn)入方案也可完成對模塊ROI，運(yùn)行參數(shù)，判斷條件等的修改，提升了視覺應(yīng)用后期的維護(hù)便利性。
（轉(zhuǎn)載）
