[导读]2011英特尔信息技术峰会(IDF)的技术前瞻日上,英特尔中国研究院院长方之熙强调:“良好的用户体验非常重要,我们的前沿技术研究就是要充分满足人们的这些需求。”英特尔已于2010年成立了用户互动体验研究院,研究人
2011英特尔信息技术峰会(IDF)的技术前瞻日上,英特尔中国研究院院长方之熙强调:“良好的用户体验非常重要,我们的前沿技术研究就是要充分满足人们的这些需求。”英特尔已于2010年成立了用户互动体验研究院,研究人员来自于不同的背景和不同的技术领域,其中包括人类学家、社会学家、心理学家,以便更好地把握用户体验。
英特尔中国研究院的技术专家还介绍并展示了提前市场应用3~5年的几项前瞻性嵌入式技术研究成果,如智能车联网、社交电视、基于手势的人机交互、3D脸部定位与跟踪技术、LTE信号处理等,其共同特点是强调“感知”能力。
智能车联网
据英特尔中国研究院应用工程师董春生介绍,利用智能车联网,用户可以在办公室、酒店、餐厅等地方,通过手机、平板电脑、计算机等一切可以联网的设备以无线方式与车载电脑互联,并通过车上与车载电脑相连的CAN总线控制车内空调的启动,在寒冷的冬季或烈日炎炎的夏季,车主上车时,温度可被调节到人体感觉舒适的程度。上述控制完全是在车门锁住的情况下进行,因此安全性大可放心。
另外,通过给车辆安装视频传感器(即雷达),使得车辆行驶时,可以通过车与车之间的联网,为司机提供周围其他车辆行驶状况的信息,预防两侧及前后发生碰撞。还可提供辅助驾驶即其他安全功能。智能车联网应用见图1。
董春生表示:“其实上述应用市场上已有,我们只是基于凌动处理器系列和Meego操作系统开发优化的智能车联网平台。当然,整车厂商也可以利用这个平台满足市场的其他需求,或提出新应用要求,我们提供各方面的技术支持。”
社交电视平台(人脸识别系统)
据英特尔中国研究院研究员王鹏介绍,社交电视平台使用计算机视觉和云计算技术,实现了脸部检测与识别系统(见图2),并据此提供用户感知观看和社交网络体验。具体应用包括:1.基于人脸识别系统存储在电视系统中的人脸库(在电视屏幕上显示人脸库图标),实时监控观看者的性别、年龄和关注度等信息,根据监控结果为其推荐个人喜欢的电视和广告节目。2.可以实现电视与电视或电视与平板电脑之间的视频聊天。3.基于实时用户行为监控,实现能效设备管理。
基于手势的人机交互
英特尔与CETV合作开发的该系统,利用摄像头和视觉计算技术,使设备识别手势并理解用户意图,使屏幕上选定的目标图像按不同手势,实现上下左右旋转、放大或缩小,从而进行人机交互。算法流程图如图3所示。可以用于家庭娱乐、远程教育、医疗康复和交互式游戏等领域。
英特尔中国研究院科学家丁大勇强调:“主要是确定手的位置,并识别手势含义。通常手距摄像头1.5米~5米,不过目前,受光线影响,手距摄像头3米以上时,深度识别率较低,会影响人机交互效果,今后会进一步优化算法。”3D脸部定位与跟踪技术
3D脸部定位与跟踪技术原理如图5~图11所示。这次的技术与2010年IDF上的技术有了实质性进步,去年只能对给定的静态画面模拟,今年可以对动态视频进行3D脸部定位与跟踪。德国奥迪2011年4月13日发布了小型SUV的新款“Q3”的概要。实车将在上海车展(AutoShanghai2011,4月21~28日)上展出。
LTE信号处理研究
目前,各种联网设备呈指数上升,数据流量要求可扩展性、低成本及在网络边缘的智能处理能力。到2015年,处理器的性能提升只有6倍左右,而包处理面临的挑战则达200多倍。
对于目前没有进行虚拟化的移动网络,所有基站都要满足峰值设计要求,且不能利用负载变化的特性。英特尔中国研究院研发经理张帆表示,虚拟化技术可以利用负载模型,基站设计科满足均值速率要求,并降低设备投资和运营成本,将极大提高移动网络的数据处理与传输能力。
中国移动提出了C-RAN(合作式无线接入网)计划,其在中国广大的城市地区具有很高的商业价值;在郊区和农村地区,随着光纤成本的下降,长期商业价值也会逐步提高。对此,英特尔中国研究院与中国移动合作正在研发C-RAN无线接入网方案。
该方案主要利用SandyBridge处理器具有的32KL11、32KL10、256KL2;高级矢量扩展(AVX);以及16个256位FP、128位IntSMID寄存器等特性,对LTE中的最小二乘(LS)和最小均方差(MMSE)两种信道估计算法进行优化。在算法的创新表现在以下几方面:
1.通过高并行度Turbo解码器、混合MIMO解码器,以及高效定点的傅氏变换和傅氏逆变换,实现基于英特尔SSE架构的算法设计。
2.通过快速LTETurbo交织器和快速速率适配,进行高效的数据搬移。
3.通过基于查找表的CRC和扰码器降低计算复杂度。
Turbo译码器的设计、信道解交织和速率解匹配、上行接收机的结构及特性分别如图12~图14所示。
张帆还透露了该项目下一阶段的研究方向,包括物理层、MAC/RLC层和实时处理的LTE基站验证原型;CRAN虚拟化基带池技术;智能边缘处理技术。
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