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随着AI技术的快速发展，AI图像推理作为一种高效、智能的图像处理技术，已成为推动各行业数字化转型和智能化升级的关键。它凭借强大的图像处理和推理能力，能够自动识别、分离和处理图像内容，为各行各业提供精准、高效的图像分析支持。极大提高了医疗影像、自动驾驶、智能安防、农业智能、无人机、人形机器人、物流管理等领域图像处理的效率和质量。
本文介绍的中科亿海微基于FPGA+SoC架构的通用AI图像推理模组，主要应用于图像处理领域，用于图像采集、智能推理和目标识别。模组主要由接口板和处理板两部分组成。
接口板集成了FPGA处理单元、串口通信单元和图像接口单元，主要负责图像预处理算法功能和接口转换。处理板集成了SoC核心板和图像接口模块，主要负责目标识别和目标跟踪算法功能。接口板和处理板之间通过PCIE传输图像数据，通过UART传输指令信息。
图 AI图像推理模组-接口板
图 AI图像推理模组-处理板
方案特点
· FPGA+SoC框架实现6TOPS算力，搭载三核NPU，支持YOLO系列CNN算法，实现端侧目标识别和跟踪；
· 整体功耗（识别跟踪+压缩）≤14w，链路延时≤20ms；
· 内存≥8G，存储卡≥128G；
· 支持USB UVC、MIPI、以太网、HDMI、SDI、cameralink及其组合的接口相机输入输出，基本覆盖所有相机接口形式；
· 支持RS422/RS485等串行接口数据通信；
· 支持网口，支持外同步接口；
· 支持1080P、2K×2K、4K×4K等主流图像分辨率，支持分辨率配置及定制分辨率；
· 支持图像缩放、格式转换、图像增强等图像预处理，支持H.264压缩和网络推流功能；
· 提供操作系统、编译器、优化器及OpenCV、IDE开发环境，提供图像通道驱动软件，SoC驱动软件，提供SDK接口，可根据要求定制开发预处理算法。
典型应用
·医疗影像：自动识别医学影像，提升诊断效率和准确度；
·自动驾驶：环境感知和障碍物识别，增强车辆自主导航能力；
·智能安防：人脸识别和目标检测，提高监控效率和准确性；
·农业智能：图像识别和分类，促进农业生产智能化和精细化；
·物流管理：图像识别和分类，实现物流自动化和效率提升。