海思专业级图像分析处理边缘计算盒子,双核A55 64位处理器+2.5TOPS算力

本文主要是介绍海思专业级图像分析处理边缘计算盒子,双核A55 64位处理器+2.5TOPS算力,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

随着大模型、物联网等技术的快速发展,边缘计算逐渐成为了当今信息技术领域的研究热点,边缘算力的重要性愈加凸显。据市场需求反馈,大量长尾场景普遍具有小型化、灵活多变、即时性等特点,更需要关注算力的利用率、以及方案的成本、灵活性等问题,而轻量化的算力解决方案有助于项目降低成本、快速落地,回报更好。

在边缘算力的应用中,智能视频监控是核心的应用场景,而华为海思芯片在视频处理领域的应用有更出色的表现,其过硬的技术实力、高性价比完善的开发工具包,以及国产化的优势更符合企业降本增效的预期。近期,海思推出了智能网络摄像头SoC——Hi3519DV500,英码科技基于该平台推出了专业级图像分析处理边缘计算盒子——IVP09A智能工作站。

                                                 英码科技IVP09A智能工作站

                                                       为轻量化场景而生

                                                      专业图像分析处理

                                                    国产化高性价比方案

                                     IVP09A三大优势

01 双核A55 处理器,2.5TOPS@INT8算力

IVP09A智能工作站搭载的是Hi3519DV500平台,内置双核A55 64位高性能处理器,是边缘端智能硬件的高配产品,满足边缘端高性能的控制需求;同时集成了海思达芬奇神经网络推理引擎,最高2.5TOPS@INT8算力,支持 INT8/INT4/FP16多精度混合量化;基本满足常规的轻量化场景应用,如智慧工地的工作服、安全帽检测,烟火检测、区域入侵检测等。

02 支持4路视频分析,IVE提升算法效率

IVP09A智能工作站支持4 路以上1080p@30fps的H.265/H.264视频编解码,支持2路4M@30fps视频拼接。此外,IVP09A内置海思特有的IVE 模块独立提供图像基础算子加速,大大提高基础算子的运算效率,为智能视频分析技术的实时性以及多算法的并行性提供了技术手段。

03 软件开发包完备,支持 MindSudio可视化

IVP09A智能工作站为客户提供海思平台完善的SDK软件开发包,支持Caffe、ONNX/PyTorch等业界主流的深度学习框架,提供resnet50、yolov5等AI 算法基础例程;以及Mindstudio 图形化开发环境,集成模型转换量化和网络性能调优工具;支持 Docker 容器化部署和 Ubuntu 20.04 系统环境,方便集群管理与应用扩展。

除此之外,英码科技将根据市场反馈情况,为IVP09A智能工作站的客户提供自研的“深元”AI引擎——0代码移植工具链,在不触碰客户模型文件的前提下,实现算法从GPU到NPU的一键移植,最快1天实现算法适配,快、易、省赋能项目快速落地。

                                  同类产品中,IVP09A优势突出

01

性能更优

在海思Hi35系列平台的产品中,IVP09A的处理器是64位,控制性能更强,满足更多、更复杂的AI应用需求;

02

性价比更高

相比上一代IVP06A,IVP09A的方案性价比更优:算力提升25%,eMMC达32G,内存容量提升2倍;

03

技术支持更完善

平台软件开发包支持更完备,可大幅提升项目落地速度,以及项目的稳定性、持久性。

                                      IVP09A其他产品特性

  • 外设接口丰富:IVP09A配备Ethernet、HDMIout、RS232、RS485、Line in/out、Wi-Fi、TF 等多种外设接口,支持多种网络通信(双路以太网、WiFi/4G 联网等),可扩展 SATA 硬盘或TF闪存卡,适应视频图像缓存和应用运维日志等大容量数据存储需求;提供串行通信控制(RS232/RS485、USB),预留可视化监控和声光告警接口(HDMI、Audio)。

  • 整机功耗低至10W,保证性能稳定的同时降低了设备功耗,更易部署,运维成本更低。

  • 亚工业级宽温设计,产品支持-20℃~70℃的环境下稳定运行。

  • 产品可充分利旧原有终端设备,满足智慧工地、智慧工厂、智慧社区等轻量化的场景应用。

  • 针对小场景、轻量化的AI应用项目,英码科技IVP09A不失为一个高性价比的方案,助力企业实现降本增效的目标。如有更多定制需求,欢迎来询!

  • 目前,IVP09A智能工作站已上线,在英码科技淘宝官方店铺购买,即享上新优惠

  • 【淘宝】https://m.tb.cn/h.5SxoYWV?tk=EBIhW1rBHoT CZ3457 「EMA/英码 海思Hi3519DV500双核64位MindStudio工具链边缘计算盒子」

这篇关于海思专业级图像分析处理边缘计算盒子,双核A55 64位处理器+2.5TOPS算力的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/283126

相关文章

计算绕原点旋转某角度后的点的坐标

问题: A点(x, y)按顺时针旋转 theta 角度后点的坐标为A1点(x1,y1)  ,求x1 y1坐标用(x,y)和 theta 来表示 方法一: 设 OA 向量和x轴的角度为 alpha , 那么顺时针转过 theta后 ,OA1 向量和x轴的角度为 (alpha - theta) 。 使用圆的参数方程来表示点坐标。A的坐标可以表示为: \[\left\{ {\begin{ar

Java面试八股之怎么通过Java程序判断JVM是32位还是64位

怎么通过Java程序判断JVM是32位还是64位 可以通过Java程序内部检查系统属性来判断当前运行的JVM是32位还是64位。以下是一个简单的方法: public class JvmBitCheck {public static void main(String[] args) {String arch = System.getProperty("os.arch");String dataM

[职场] 公务员的利弊分析 #知识分享#经验分享#其他

公务员的利弊分析     公务员作为一种稳定的职业选择,一直备受人们的关注。然而,就像任何其他职业一样,公务员职位也有其利与弊。本文将对公务员的利弊进行分析,帮助读者更好地了解这一职业的特点。 利: 1. 稳定的职业:公务员职位通常具有较高的稳定性,一旦进入公务员队伍,往往可以享受到稳定的工作环境和薪资待遇。这对于那些追求稳定的人来说,是一个很大的优势。 2. 薪资福利优厚:公务员的薪资和

亮相WOT全球技术创新大会,揭秘火山引擎边缘容器技术在泛CDN场景的应用与实践

2024年6月21日-22日,51CTO“WOT全球技术创新大会2024”在北京举办。火山引擎边缘计算架构师李志明受邀参与,以“边缘容器技术在泛CDN场景的应用和实践”为主题,与多位行业资深专家,共同探讨泛CDN行业技术架构以及云原生与边缘计算的发展和展望。 火山引擎边缘计算架构师李志明表示:为更好地解决传统泛CDN类业务运行中的问题,火山引擎边缘容器团队参考行业做法,结合实践经验,打造火山

高度内卷下,企业如何通过VOC(客户之声)做好竞争分析?

VOC,即客户之声,是一种通过收集和分析客户反馈、需求和期望,来洞察市场趋势和竞争对手动态的方法。在高度内卷的市场环境下,VOC不仅能够帮助企业了解客户的真实需求,还能为企业提供宝贵的竞争情报,助力企业在竞争中占据有利地位。 那么,企业该如何通过VOC(客户之声)做好竞争分析呢?深圳天行健企业管理咨询公司解析如下: 首先,要建立完善的VOC收集机制。这包括通过线上渠道(如社交媒体、官网留言

百度OCR识别结构结构化处理视频

https://edu.csdn.net/course/detail/10506

【云计算 复习】第1节 云计算概述和 GFS + chunk

一、云计算概述 1.云计算的商业模式 (1)软件即服务(SaaS) 有些景区给游客提供烧烤场地,游客需要自己挖坑或者砌烧烤台,然后买肉、串串、烧烤。 (2)平台即服务(PaaS) 有些景区给游客提供烧烤场地,同时搭建好烧烤台,游客只需要自己带食材和调料、串串、烧烤。 (3)基础设施即服务(IaaS) 有些景区给游客提供烧烤场地,同时搭建好烧烤台,还有专门的厨师来烧烤,用户不需要关心前面的所有

如何在Java中处理JSON数据?

如何在Java中处理JSON数据? 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将探讨在Java中如何处理JSON数据。JSON(JavaScript Object Notation)作为一种轻量级的数据交换格式,在现代应用程序中被广泛使用。Java通过多种库和API提供了处理JSON的能力,我们将深入了解其用法和最佳

AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征

AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征 在机器学习领域,朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,它的简单性和高效性使得它在实际应用中得到了广泛的应用。然而,在使用朴素贝叶斯算法进行分类时,我们通常会面临一个重要的问题,就是如何处理连续特征和离散特征。因为朴素贝叶斯算法基于特征的条件独立性假设,所以对于不同类型的特征,我们需要采取不同的处理方式。 在本篇博客中,我们将探讨如何有效地处理

神经网络第四篇:推理处理之手写数字识别

到目前为止,我们已经介绍完了神经网络的基本结构,现在用一个图像识别示例对前面的知识作整体的总结。本专题知识点如下: MNIST数据集图像数据转图像神经网络的推理处理批处理  MNIST数据集          mnist数据图像 MNIST数据集由0到9的数字图像构成。像素取值在0到255之间。每个图像数据都相应地标有“7”、“2”、“1”等数字标签。MNIST数据集中,