您有没有想过，智能门铃如何检测到有人走到您家门口，又如何通过摄像头识别重要动作？答案就是图像传感器。这些微型传感器内置在智能门铃中，始终以全状态（全分辨率、30fps）运行，其中记录的图像可以清楚地显示是什么人或什么物体正在接近您家门口。考虑到此类设备需要 24 小时不间断运行，您或许想知道，由主流电池来供电的版本或其他版本能够可靠地工作多长时间。
安森美 (onsemi) 新推出的图像传感器系列 HyperluxTM LP 内置有“运动唤醒”(WoM) 功能，可以让传感器在低功耗模式下工作，功耗仅为全性能工作模式功耗的一小部分。一旦检测到运动，这些传感器就会迅速进入更高性能状态，整个过程所花费的时间比拍摄一张快照还要少。在这篇博客中，我们将深入探讨运动唤醒功能，详细介绍其优势以及适合的应用场景。
WOM 的优势
图像传感器的 WoM 功能让视觉系统可以根据场景中的物体运动来调整工作状态。在 WoM 模式下，传感器处于预检测状态（低分辨率、低帧率）。当检测到运动时，图像传感器判断场景中是否确实存在运动物体，并向图像信号处理器 (ISP)/系统单芯片 (SoC) 发送通知。后者随即确定检测到的运动是否与应用场景相关，如果相关，则唤醒整个视觉系统执行预定的操作。此功能用途巨大，因为大多数应用并不需要视觉系统始终以原生模式（全分辨率、最大帧率）运行。在其工作过程中，仅有小部分时间需要采用原生模式。其余时间，传感器都可以处于预检测状态，以便尽可能降低损耗。
在预检测状态下，Hyperlux LP 图像传感器的功耗不到原生模式下功耗的 1/100。视觉系统对电量消耗非常敏感，而 WoM 功能可显著降低其功耗，从而大大延长运行周期。无论是使用电池等有限电源，还是采用持续供电方式，相关系统都能以超低功耗水平运行。对于前者，其充电周期将大幅延长，而对于后一种供电方式，此功能则有助于实现兼具多种创新功能、运行在边缘、且不需要远程中央处理系统的差异化系统。
WOM 的应用场景
门禁（如可视门铃、生物特征识别）、公共安全与防护（如执法记录仪）及安保（如监控摄像头）等领域使用的视觉系统都可以利用 WoM 功能。例如，可视门铃要么采用电池供电，要么采用墙插供电，功率非常低（功率因数为 1 时小于 20W）。对于前一种情况，目前的行业趋势要求充电周期达到 180 天，最终目标是达到一年。如果没有像 WoM 这样的功能，那么无论场景中是否存在相关运动，系统都将不得不始终以选定的帧率处理全分辨率图像。但在大多数情况下，只有当某个人走到门口时，这种处理才有意义。借助 WoM 模式，可视门铃大部分时候处于预检测状态，系统以超低功耗运行，只有检测到运动时，才进入正常工作状态。
WoM 功能对于监控摄像头这样的非电池供电应用也大有裨益。在 WoM 模式下，预检测状态所采用的主导运行方式大幅降低了数据带宽的使用量，同时不会导致丢失场景信息。这进而又降低了存储和散热要求，减小了视觉系统的总拥有成本。
上述 WOM 功能的基本应用有很多好处，但我们还需要考虑如何针对特定运动进行优化。例如，我们肯定不希望图像传感器和视觉系统仅仅因为风吹动树叶或者场景中有鸟儿飞过就被唤醒。让传感器始终聚焦于感兴趣区 (ROI) 非常关键。
安森美的 Hyperlux LP 系列图像传感器搭载了 WoM 功能，可灵活地应用于多个非相邻感兴趣区。这一特性经过精心设计，可大幅降低功耗，显著提升视觉系统在实际应用中的价值。
作者简介
Ganesh Narayanaswamy, onsemi 产品线管理
Ganesh Narayanaswamy 负责安森美工业与消费应用感知部门 (ICSD) 的图像传感器产品线和业务管理。他的工作重点是提供面向商业和工业市场的视觉解决方案，推动多个地区的业务增长。加入安森美之前，Ganesh 曾在赛灵思 (Xilinx) 负责全球工业视觉和电气驱动业务。此前，他曾在 Avago 和意法半导体 (ST Microelectronics) 管理网络专用集成电路 (ASIC) 业务，在 Altera 领导结构化 ASIC 的产品营销工作，并在美国国家半导体公司设计/开发了多种器件。Ganesh 拥有圣克拉拉大学工商管理硕士学位和密西西比州立大学电子工程硕士学位。
Additional Resources
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