全球領(lǐng)先的神經(jīng)擬態(tài)視覺系統(tǒng)發(fā)明者普諾飛思（Prophesee）宣布，即日起免費(fèi)提供 Metavision? Intelligence 軟件套件的最新版本，包含其所有模塊，為視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員探索基于事件視覺技術(shù)的性能及能效、部署差異化的機(jī)器視覺應(yīng)用提供加速路徑。Metavision Intelligence 套件提供目前業(yè)界最全面的軟件工具及代碼示例，至今已獲五項(xiàng)國(guó)際獎(jiǎng)項(xiàng)認(rèn)可。該軟件套件的免費(fèi)，將進(jìn)一步加速基于事件視覺系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研發(fā)、商業(yè)落地及交付使用。

借助該領(lǐng)先的軟件工具包，現(xiàn)在，工程師可以輕松地在 PC 上開發(fā)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用，為工業(yè)自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)、安防監(jiān)控、移動(dòng)設(shè)備、醫(yī)療、汽車等市場(chǎng)應(yīng)用提供更具效率的基于事件的解決方案。

Metavision Intelligence 3.0 的模塊可通過 C++ 和 Python API 免費(fèi)獲取，包括一個(gè)全面的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。該軟件套件還通過 Studio 工具提供無(wú)代碼選項(xiàng)，未擁有事件相機(jī)的用戶可以免費(fèi)體驗(yàn)預(yù)先錄制的數(shù)據(jù)集。擁有事件相機(jī)的用戶也可以在幾秒鐘的時(shí)間內(nèi)自行傳輸或錄制事件。

該軟件套件總共包含 95 個(gè)算法、67 個(gè)代碼示例和 11 個(gè)即用型應(yīng)用程序。包括高速計(jì)數(shù)、振動(dòng)監(jiān)測(cè)、飛濺監(jiān)測(cè)、物體跟蹤、光流、超慢動(dòng)作、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法支持即插即用。此外，該軟件套件還為用戶提供 C++ 和 Python API，以及按執(zhí)行級(jí)別組織的大量文檔和豐富示例，以逐步引入基于事件的機(jī)器視覺概念。

普諾飛思聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO

Luca Verre

自 Metavision Intelligence 推出以來(lái)，我們看到了市場(chǎng)對(duì)基于事件的視覺技術(shù)有很大的興趣，我們的生態(tài)社區(qū)也得以不斷發(fā)展壯大，現(xiàn)在 4，500 多名發(fā)明家正在使用 Metavision Intelligence 開發(fā)基于事件的解決方案。

隨著基于事件的視覺技術(shù)敲開了越來(lái)越多細(xì)分市場(chǎng)的大門，我們決定進(jìn)一步加速市場(chǎng)部署 Metavision Intelligence 套件。通過提供這些開發(fā)輔助工具，我們希望可以推動(dòng)基于事件的視覺技術(shù)有更廣闊的應(yīng)用可能，并鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)鏈上的每個(gè)人貢獻(xiàn)自己獨(dú)特的價(jià)值。

新功能賦能高效定制解決方案

Metavision Intelligence 套件的最新版本將有助于縮短生產(chǎn)時(shí)間，支持系統(tǒng)開發(fā)人員在短時(shí)間內(nèi)快速傳輸事件，甚至可以使用提供開源許可的相機(jī)插件作為基礎(chǔ)，從頭開始搭建事件相機(jī)。

該軟件套件還支持開發(fā)人員將開發(fā)成果傳輸?shù)?Windows 或 Ubuntu 操作系統(tǒng)上。通過提供對(duì)關(guān)鍵傳感器插件的源代碼訪問，Metavision Intelligence 3.0 還將有機(jī)會(huì)釋放基于事件傳感器的全部潛力，例如抑制頻閃、調(diào)整偏差等。

此外，Metavision Studio 還進(jìn)一步改善了注冊(cè)指引、用戶界面（UI）、感興趣區(qū)域（ROI）及偏差設(shè)置流程，以優(yōu)化用戶體驗(yàn)。

全新機(jī)器學(xué)習(xí)核心模塊，

銜接基于幀和基于事件的視覺系統(tǒng)

Metavision Intelligence 套件提供的機(jī)器學(xué)習(xí)核心模塊包含一個(gè)開源轉(zhuǎn)換器（支持將事件轉(zhuǎn)換成視頻），以及一個(gè)模擬器（根據(jù)視頻模擬生成事件）。該轉(zhuǎn)換器利用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建基于事件的灰度圖像。在此基礎(chǔ)上，用戶可以充分利用他們現(xiàn)有的資源來(lái)處理基于事件的數(shù)據(jù)，并在其上構(gòu)建算法。

此外，通過支持將常規(guī)基于幀的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為基于事件的數(shù)據(jù)集，該軟件成功打破了基于事件領(lǐng)域中數(shù)據(jù)稀缺的障礙。