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方案 | 基于Cvitek_CV1821+SOI_F53的IPC方案

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楼主
发表于 2022-10-19 18:12:56 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
方案 | 基于Cvitek_CV1821+SOI_F53的IPC方案
该方案基于主控平台Cvitek_CV1821和sensorSOI_F53,运用于智能监控IP摄像头,可用于户外或室内。采用了1928 x 1088的分辨率,30的帧率。作为2M的监控摄像头,通过ISP图像调校技术,提升成像质量与色彩真实度,通过专用CMOS传感器和后期处理,实现更强的感光能力与更少噪点。

主控cv1821规格:

sensor_soi_F53规格图:

以下是在不同的环境下拍摄的效果图:
1.100lux:

2.50lux:

3.30lux:

4.10lux:

5.1lux:

6.室内200lux/5000K:

►场景应用图

►展示板照片

►方案方块图

►核心技术优势
主控芯片_CV1821
晶视智能(cvitek)是一家开放式人工智能芯片研发商,专注于视频监控及边缘计算技术研发,拥有国内性能*的AI TPU运算核心及SoC芯片整合技术,目前研发领域涵盖SoC芯片设计, AI TPU处理器及工具链,图像处理算法及设计等,致力于打造人工智能机器视觉一站式平台解决方案,为客户带来丰富价值及技术创新的产品与服务。

CV1821是其面向边缘智能监控IP 摄像机、本地端人脸辨识考勤机、智能家居等产品领域而推出的高性能、低功耗芯片,集成了 H.264/H.265 视频压缩编解码器和 ISP ;支持 HDR 宽动态、3D降噪、除雾、镜头畸变校正等多种图像增强和矫正算法,为客户提供专业级的视频图像质量。

芯片更集成自研TPU在INT8运算下,可提供约0.5TOPS算力 。特殊设计的TPU调度引擎能有效地为张量处理器核心提供极高的带宽数据流 ;并为用户提供了强大的深度学习模型编译器和Linux软件SDK开发包,。主流的深度学习框架,比如 Caffe Pytorch ONNX MXNet 和TensorFlow(Lite) 框架的主流网络可以轻松地移植到平台上 。

sensor_soi_f53:
JX-F53是一款高性能2.0MP CMOS图像传感器,采用SOI的2.9um像素技术设计制作而成。它可以在全高清模式下以30帧/秒的速度传输图像。
JX-F53由一个1928 x 1088有源像素传感器(APS)阵列和片上10位ADC、可编程增益控制(PGA)和相关双采样(CDS)组成,以显著降低固定模式噪声(FPN)。传感器还具有多种标准可编程和自动功能。它具有行业兼容的DVP并行和MIPI CSI2双数据通道串行接口。外部主机控制器可以通过标准串行接口访问该设备。它可在晶圆级封装CSP。

►方案规格
一.主控cv1821规格:
.单核ARM CA53@1.2G
.图像视频90、180、270度旋转、Mirror、Flip
.MiPi接口
.9mm x 9mm QFN 封装大小
.集成 POR 、 ADC 、 I2C 、 SPI 、 UART 、PWM 、 SDIO 3.0 、 USB 2.0 Host/Device
.内置 DRAM

二.sensor_soi_f53规格:
.2.0MP CMOS图像传感器
.分辨率:1928 x 1088
.10-bit RAW RGB
.DVP并行和MIPI CSI2双数据通道串行接口


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