普诺飞思推出基于事件视觉的开源软件库OpenEB，提供全新开发工具
作为迄今为止业界最全面的基于事件视觉的软件工具包，原视觉（metavision®）智能套件现提供开源关键模型和对机器学习的扩展支持，以支持越来越多的开发人员采用基于事件的视觉技术。
2021年4月1日，中国 —— 普诺飞思®（prophesee）今日宣布，推出关键开源软件模型及基于事件的机器学习解决方案openeb，旨在针对基于事件的应用（包括光流和物体检测），优化机器学习训练和推理。此外，普诺飞思还将向开发人员免费提供业界最大的基于事件的高清数据集。
作为普诺飞思原视觉（metavision®）智能套件的更新，openeb还包括一组扩展的开发工具和软件，用于设计可利用基于事件视觉的性能和效率的工业视觉系统。该套件现提供近100种算法、67个代码示例和11个特定用例的应用模型，可加速开发过程。通过发布“开放源代码许可”下的许多关键模型，openeb可加快自定义插件的创建速度，同时确保与相机制造商的底层硬件兼容，实现了相机制造商及其客户的整个生态系统的兼容性。
openeb为机器学习应用程序提供了完整的开发平台。开发人员可使用各种工具来指导神经网络模型的开发，对基于事件的数据进行推理，包括用于物体检测的监督训练以及对光流进行自我监督的训练——所有数据都针对基于事件的视觉进行了优化。此外，开发人员还可以创建自己的模型，或使用基于事件的模拟器转化其原本的基于图像（帧）的数据集和模型，并通过基于事件的视觉系统对其进行优化。
更新后，原视觉智能套件还增加了即用型应用程序，提升了关键工业流程基于事件视觉的数据处理能力。 其中包括：
· 粒度监控：以极高的速度（高达500，00像素/秒）对通过视野的物体进行计数和测量，在生产线上的计数精准度高达99.9％，以确保更好地控制生产制造流程。
· 射流监控：实时监控液体分配的速度和质量。以极高的精准度检测和测量高速喷嘴，可支持高达500hz的喷射分配，并在分配器发生错误时自动生成警报。
· edgelet特征跟踪：通过利用基于事件的传感器提供的低数据速率和稀疏信息，以较低的计算能力实现超耐用的3d对象实时跟踪。
“我们希望在机器视觉生态系统中建立一个开放的技术标准，使可访问性和互操作性达到新水准。作为基于事件视觉系统的领导者和技术先锋，我们致力于推广这项技术，并让产品开发人员更易获取重要的开发辅助工具及数据集工具等。”普诺飞思联合创始人兼ceo luca verre先生表示，“openeb为基于事件的技术生态系统提供了优越的开源基础，以及强大的开发框架，包括我们近几年收集的广泛且可靠的数据，以及利用我们在特定用例中的专业知识来加速特定客户系统开发的应用程序模型。”
openeb开源模型现可通过github获取，它允许设计人员构建自定义插件，并确保与原视觉（metavision®）智能套件的兼容性，以开发基于事件的系统。
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· edgelet特征跟踪：通过利用基于事件的传感器提供的低数据速率和稀疏信息，以较低的计算能力实现超耐用的3d对象实时跟踪。
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openeb开源模型现可通过github获取，它允许设计人员构建自定义插件，并确保与原视觉（metavision®）智能套件的兼容性，以开发基于事件的系统。
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