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:
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棒 |
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)
bashCopy Code
edgetpu_compiler --out_dir ./coral_models yolov5s-int8.tflite
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 |
注: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?