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邊緣AI協(xié)處理開(kāi)發(fā)指南:USB+NPU混合計(jì)算與實(shí)時(shí)視頻分析實(shí)戰(zhàn)‌

已有 106 次閱讀2025-3-28 13:41

eFish-SBC-RK3576 憑借 USB 3.0 + 內(nèi)置NPU異構(gòu)計(jì)算 能力,為工業(yè)質(zhì)檢、安防監(jiān)控等場(chǎng)景提供毫秒級(jí)響應(yīng)的AI推理方案,成本僅為傳統(tǒng)工控機(jī)的40%

1. 硬件配置:EFISH-SBC-RK3576 硬核參數(shù)

核心規(guī)格

  • 處理器Rockchip RK35764×Cortex-A72@2.3GHz + 4×Cortex-A53@1.8GHz
  • NPU算力1.2 TOPS(支持INT8/FP16混合精度,RKNN模型專屬加速)
  • 擴(kuò)展接口
    • USB 3.0 ×2:支持同時(shí)掛載Coral TPU + OpenVINO加速棒
    • MIPI-CSI ×4:直連Basler/?倒I(yè)相機(jī)(1080P@60fps
  • 工業(yè)級(jí)特性
    • 寬溫運(yùn)行(-40℃~85℃),金屬被動(dòng)散熱
    • 12~36V DC輸入,抗電壓波動(dòng)設(shè)計(jì)

加速設(shè)備選型指南

模塊

算力

適用任務(wù)

性價(jià)比場(chǎng)景

Google Coral TPU

4 TOPS

目標(biāo)檢測(cè)/語(yǔ)義分割

高吞吐量實(shí)時(shí)推理

Intel OpenVINO AI

1 TOPS

圖像分類/OCR

高精度低功耗場(chǎng)景

EFISH內(nèi)置NPU

1.2 TOPS

ROI后處理/跟蹤

輕量級(jí)任務(wù)本地化

2. 三步極簡(jiǎn)開(kāi)發(fā)流程

Step 1:硬件連接(5分鐘部署)

# 接入Coral TPU并驗(yàn)證 

lsusb | grep "Google LLC"  # 確認(rèn)設(shè)備識(shí)別為/dev/apex_0 

# 多設(shè)備級(jí)聯(lián)(需USB HUB擴(kuò)展) 

echo "MAX POWER! 🔌

Step 2:模型部署(跨框架支持)

  • Coral TPUTensorFlow模型 → TFLite量化 → Edge TPU編譯

bashCopy Code

edgetpu_compiler --out_dir ./coral_models yolov5s-int8.tflite 

  • 內(nèi)置NPUPyTorch/ONNX模型 → RKNN量化部署

pythonCopy Code

rknn.config(mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) 

Step 3:多設(shè)備協(xié)同推理(Python示例)

pythonCopy Code

from pycoral.utils.edgetpu import make_interpreter 

import cv2 

 

# Coral TPU初始化 

tpu_interpreter = make_interpreter("yolov5s_coral.tflite") 

tpu_interpreter.allocate_tensors() 

 

# 內(nèi)置NPU初始化 

rknn = RKNNLite() 

rknn.load_rknn('tracking.rknn') 

 

# 混合推理流水線 

def infer(frame): 

    # TPU處理目標(biāo)檢測(cè) 

    tpu_results = tpu_interpreter.invoke(frame) 

    # NPU處理目標(biāo)跟蹤 

    tracking_id = rknn.inference(tpu_results) 

    return tracking_id 

 

# 實(shí)時(shí)視頻流處理 

cap = cv2.VideoCapture(0) 

while cap.isOpened(): 

    _, frame = cap.read() 

    print(f"Latency: {infer(frame)} ms 🚀") 

3. 性能實(shí)測(cè):邊緣VS云端

指標(biāo)

EFISH-SBC+TPU

傳統(tǒng)工控機(jī)(i5

云端(AWS EC2 G4

單幀延遲(1080P

36ms

120ms

200ms(含網(wǎng)絡(luò))

功耗

7.5W

35W

-

單路視頻月成本

$15

$80

$220

落地場(chǎng)景

產(chǎn)線實(shí)時(shí)質(zhì)檢

實(shí)驗(yàn)室測(cè)試

非敏感數(shù)據(jù)后分析

EFISH-SBC支持關(guān)鍵幀本地推理+全幀云端存儲(chǔ)混合架構(gòu),帶寬占用降低90%

4. 為何選擇EFISH-SBC-RK3576?

  • 5大工業(yè)場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)
    1. 多相機(jī)接入4MIPI-CSI同步采集,支持HDR/3D降噪
    2. 極端環(huán)境適配-40℃低溫啟動(dòng),85℃高溫不降頻
    3. 零編碼擴(kuò)展USB 3.0即插即用,支持Coral/OpenVINO/AXERA等加速棒
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