普诺飞思卡尔推出了OpenEB 一个基于事件视觉的开源软件

作为业界最全面的基于事件视觉的软件工具包，Metavision Smart Suite现在为机器学习提供开源关键模型和扩展支持，支持越来越多的开发者采用基于事件的视觉技术。

2021年4月1日，中国的——(申言)今天宣布，推出了一款关键的开源软件模型和基于事件的机器学习解决方案OpenEB，旨在为基于事件的应用(包括光流和物体检测)优化机器学习训练和推理。此外，Benoit还将免费为开发者提供业界最大的基于事件的高清数据集。

作为元视觉智能套件的更新，OpenEB还包括一套扩展的开发工具和软件，用于设计工业视觉系统，这些系统可以利用基于事件视觉的性能和效率。该套件现在提供了近100个算法、67个代码示例和11个具体用例的应用模型，可以加快开发过程。OpenEB通过在“开源许可”下发布多个关键模型，可以加快定制插件的创建，同时保证与相机厂商底层硬件的兼容性，从而实现相机厂商及其客户整个生态系统的兼容性。

OpenEB为机器学习应用提供了一个完整的开发平台。开发人员可以使用各种工具来指导神经网络模型的开发，并推理基于事件的数据，包括对象检测的培训和自我监控光流的培训。——所有数据都针对基于事件的视觉进行了优化。此外，开发人员可以创建自己的模型，或者使用基于事件的模拟器来转换他们原始的基于图像(帧)的数据集和模型，并通过基于事件的视觉系统来优化它们。

更新后，原有的视觉智能套件还增加了现成的应用，提高了基于事件视觉的关键工业过程的数据处理能力。其中包括：

粒度监控：以非常高的速度(高达50万像素/秒)对通过视野的物体进行计数和测量，生产线上的计数精度高达99.9%，确保更好地控制制造过程。

射流监控：实时监控液体分布的速度和质量。高速喷嘴的检测和测量精度极高，可支持高达500赫兹的喷雾分配，并在分配器出现错误时自动产生警报。

Edgelet特征跟踪：利用基于事件的传感器提供的低数据率和稀疏信息，以较低的计算能力实现超耐久的三维物体实时跟踪。

“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一个新的水平。作为基于事件的视觉系统的领导者和技术先锋，我们致力于推广这项技术，并使产品开发人员更容易获得重要的开发辅助工具和数据集工具。”Punofits的联合创始人兼首席执行官卢卡维雷先生说，“OpenEB为基于事件的技术生态系统提供了一个卓越的开源基础，以及一个强大的开发框架，包括我们近年来收集的广泛而可靠的数据，以及在特定用例中使用我们的专业知识来加速特定客户系统开发的应用模型。”

OpenEB开源模型现在可以通过Github获得，它允许设计人员构建自定义插件，并确保与Metavision智能套件兼容，以开发基于事件的系统。