【应用】人工智能微处理器RZ/V2M用于安防摄像头、健身应用程序和AI边缘网关,ISP支持高达4K分辨率
RENESAS(瑞萨)公司于 2020 年发布了人工智能微处理器RZ/V2M,将运用到视觉AI应用中。该产品配备了高性能图像信号处理(ISP)和独创的AI加速器“DRP-AI”。 发布后,许多客户开始使用该产品开发AI。
本文瑞萨将介绍以下三种 RZ/V2M 在现实生活中应用的例子。
1.安防摄像头(采用目标检测)
2.健身应用程序(采用姿势评估算法)
3.AI边缘网关(采用目标检测、姿势评估算法等)
1.安防摄像头(采用目标检测)
RZ/V2M 的典型应用是安全摄像头。其ISP支持高达4K分辨率,图像编码为 H.265 或 H.264。同时,可以使用 DRP-AI 来处理 AI 推理。作为安全摄像头,还需要一些特殊功能,例如宽动态范围 (WDR)、2D或3D降噪。RZ/V2M 支持以上的功能。
适配到安防摄像头的AI推理功能有人体检测识别、人数统计、人脸识别、可疑人员检测等。作为硬件加速器,DRP-AI也能动态改变程序。 因此,您可以在安装后更改 AI 模块,或者在运行时多次更改 AI算法。此应用成功的关键不仅在于 AI 和/或 ISP 等性能,还在于顶级的电源效率。
2. 健身应用(采用姿势评估算法)
利用姿势估计技术,瑞萨能为健身服务、舞蹈学校和运动分析提供姿势评估和矫正姿势建议等。通常,此类应用程序搭载云AI系统,但是由于图像云上传会存在延迟。 下面这位客户在摄像头中安装了RZ/V2M,因此更容易获得姿态估计结果。
以上成功的关键,来自于具有4K 分辨率的CMOS 传感器和低功耗,它不需要任何风扇或散热器。
3. AI边缘网关(采用目标检测、姿势评估算法等)
以下案例是一种输入多个视频流、并在内部处理AI功能的边缘网关。它的功能和安防摄像头几乎相同,只是视频输入数量不同。
与云端相比,当网关设置为边缘算法时可以减少延迟。并且图像数据不需要上传到云端,解决了隐私问题。以前的产品中采用了现场可编程门阵列(即FPGA),但存在功耗和发热问题。以上成功的关键,来自于支持 4K 视频解码和低功耗的视频编解码能力。此外,它省掉了散热器,节省了系统成本。
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