作為迄今為止業界最全面的基于事件視覺的軟件工具包，原視覺（Metavision?）智能套件現提供開源關鍵模型和對機器學習的擴展支持，以支持越來越多的開發人員采用基于事件的視覺技術。

2021年4月1日，中國 —— 普諾飛思?（Prophesee）今日宣布，推出關鍵開源軟件模型及基于事件的機器學習解決方案OpenEB，旨在針對基于事件的應用（包括光流和物體檢測），優化機器學習訓練和推理。此外，普諾飛思還將向開發人員免費提供業界最大的基于事件的高清數據集。

作為普諾飛思原視覺（Metavision?）智能套件的更新，OpenEB還包括一組擴展的開發工具和軟件，用于設計可利用基于事件視覺的性能和效率的工業視覺系統。該套件現提供近100種算法、67個代碼示例和11個特定用例的應用模型，可加速開發過程。通過發布“開放源代碼許可”下的許多關鍵模型，OpenEB可加快自定義插件的創建速度，同時確保與相機制造商的底層硬件兼容，實現了相機制造商及其客戶的整個生態系統的兼容性。

OpenEB為機器學習應用程序提供了完整的開發平臺。開發人員可使用各種工具來指導神經網絡模型的開發，對基于事件的數據進行推理，包括用于物體檢測的監督訓練以及對光流進行自我監督的訓練——所有數據都針對基于事件的視覺進行了優化。此外，開發人員還可以創建自己的模型，或使用基于事件的模擬器轉化其原本的基于圖像（幀）的數據集和模型，并通過基于事件的視覺系統對其進行優化。

更新后，原視覺智能套件還增加了即用型應用程序，提升了關鍵工業流程基于事件視覺的數據處理能力。 其中包括：

· 粒度監控：以極高的速度（高達500，00像素/秒）對通過視野的物體進行計數和測量，在生產線上的計數精準度高達99.9％，以確保更好地控制生產制造流程。

· 射流監控：實時監控液體分配的速度和質量。以極高的精準度檢測和測量高速噴嘴，可支持高達500Hz的噴射分配，并在分配器發生錯誤時自動生成警報。

· Edgelet特征跟蹤：通過利用基于事件的傳感器提供的低數據速率和稀疏信息，以較低的計算能力實現超耐用的3D對象實時跟蹤。

“我們希望在機器視覺生態系統中建立一個開放的技術標準，使可訪問性和互操作性達到新水準。作為基于事件視覺系統的領導者和技術先鋒，我們致力于推廣這項技術，并讓產品開發人員更易獲取重要的開發輔助工具及數據集工具等。”普諾飛思聯合創始人兼CEO Luca Verre先生表示，“OpenEB為基于事件的技術生態系統提供了優越的開源基礎，以及強大的開發框架，包括我們近幾年收集的廣泛且可靠的數據，以及利用我們在特定用例中的專業知識來加速特定客戶系統開發的應用程序模型。”

OpenEB開源模型現可通過Github獲取，它允許設計人員構建自定義插件，并確保與原視覺（Metavision?）智能套件的兼容性，以開發基于事件的系統。