概观
在合适的热功耗范围内，实现低延迟的高性能预处理
现代内窥镜系统
随着预防医学和微创手术逐步发展，对高性能内窥镜系统的需求日益增长。传统的多芯片解决方案或通用 GPU 会产生延迟问题。这显然有悖于现代内窥镜系统的低延迟、高带宽、计算密集型功能要求。
AMD 自适应 SoC 助力实现低延迟处理
在诊断性胃肠 (GI) 视频内窥镜中，从图像采集、传输、预处理到最终显示的整个流程，延迟需要控制在 50-150 毫秒之间。在采用内窥镜的外科手术中，则要求达到近乎实时的响应速度。内窥镜图像处理流程涵盖多项操作，包括画面校正、色彩校正与降噪处理，随后再执行边缘增强与尺寸缩放。随着内窥镜摄像头的分辨率需求从 2K 升级至 4K、4K-3D 乃至 8K，而且所需的 AI/ML 功能不断增多，AMD Versal™ AI Edge 系列自适应 SoC 器件可凭借卓越性能轻松应对必要的预处理任务，同时实现低延迟，并使热功耗维持在合理范围内。
设计示例
4K 视频内窥镜设备
此设计示例展示了如何采用 AMD 解决方案构建 4K 视频内窥镜系统。该系统支持双路 4K 视频流。位于摄像头头部的双 4K 图像传感器负责执行图像采集工作，而图像信号处理工作则在 AMD 自适应 SoC 上完成。
随后，视频流被传输至一个或多个自适应 SoC 器件（如 Versal AI Edge 或 Zynq™ UltraScale+™ 器件），以进行图像预处理。预处理后的视频流通过 DisplayPort 或四路 SDI 接口，近乎实时地显示在高清 4K 显示器上，供外科医生查看。CCU 负责执行画面校正、色彩校正与降噪处理，包括白平衡调节、自动亮度控制、增益控制、光圈 (IRIS) 控制等。此处展示了一些典型的预处理功能。根据具体需求的不同，可通过不同方式来划分预处理功能。
优点
采用 AMD Versal AI Edge 或 Zynq Ultrascale+，可带来多项显著优势：
- 低延迟、高带宽带来更出色的系统性能，同时凭借硬件加速技术支持多项视频分析功能，包括镜头失真校正、低延迟旋转、视角转换、目标识别、比对、计数、辨认、定位及测量等
- 在单芯片系统处理器中集成图像处理功能，降低 BOM 成本与功耗
- 通过将图像/视频处理、分析及摄像头控制功能整合到单一器件中，实现硬件与软件的优化划分，从而降低延迟并消除性能瓶颈。
- 支持多种连接标准，包括四路 SDI、HDMI、DisplayPort、SATA、USB、以太网等
基于 Kria SOM 的图像管理功能
在后期处理环节，可借助 AMD Kria™ 系统级模块 (SOM) 或自适应 SoC 器件（如 ZU+ MPSOC）中的内置视频编解码引擎，对原始视频应用多种图像管理功能。Kria SOM 能够大幅缩短开发周期并加快量产上市速度。
自适应 SoC 助力视频内窥镜处理
AMD 解决方案拥有巨大潜力，能够在视频内窥镜处理系统中发挥重要作用：
- 支持 4K60 视频编码器，可实现基于网络的视频传输
- 依托高度集成的开发工具流程，通过 OpenCV、Vivado™ 高层次综合、IP integrator 等工具，显著提升设计效率
- 借助专用生态系统 IP、软件以及操作系统，显著缩短集成时间
通常而言，相较于 ASSP 器件，自适应 SoC 能提供更优的性能、更高的带宽及更强的实时处理能力，从而更好地支持图像预处理功能。GPU 广泛应用于后端图像处理，但在性能相当的情况下，AMD SoC 的功耗远低于 GPU。此外，AMD 高度重视临床设备的核心需求，致力于为其提供卓越的可靠性、安全性以及长期技术支持保障。
器件支持
立即体验
医疗级开发板与套件
查找基于 AMD 技术的医疗级开发板与套件。
文档
立即联系
联系 AMD 销售代表。