隨著AI技術的快速發展，AI圖像推理作為一種高效、智能的圖像處理技術，已成為推動各行業數字化轉型和智能化升級的關鍵。它憑借強大的圖像處理和推理能力，能夠自動識別、分離和處理圖像內容，為各行各業提供精準、高效的圖像分析支持。極大提高了醫療影像、自動駕駛、智能安防、農業智能、無人機、人形機器人、物流管理等領域圖像處理的效率和質量。

本文介紹的中科億海微基于FPGA+SoC架構的通用AI圖像推理模組，主要應用于圖像處理領域，用于圖像采集、智能推理和目標識別。模組主要由接口板和處理板兩部分組成。

圖 方案架構圖

接口板集成了FPGA處理單元、串口通信單元和圖像接口單元，主要負責圖像預處理算法功能和接口轉換。處理板集成了SoC核心板和圖像接口模塊，主要負責目標識別和目標跟蹤算法功能。接口板和處理板之間通過PCIE傳輸圖像數據，通過UART傳輸指令信息。

圖 AI圖像推理模組-接口板

圖 AI圖像推理模組-處理板

方案特點

FPGA+SoC框架實現6TOPS算力，搭載三核NPU，支持YOLO系列CNN算法，實現端側目標識別和跟蹤；

整體功耗（識別跟蹤+壓縮）≤14w，鏈路延時≤20ms；

內存≥8G，存儲卡≥128G；

支持USB UVC、MIPI、以太網、HDMI、SDI、cameralink及其組合的接口相機輸入輸出，基本覆蓋所有相機接口形式；

支持RS422/RS485等串行接口數據通信；

支持網口，支持外同步接口；

支持1080P、2K×2K、4K×4K等主流圖像分辨率，支持分辨率配置及定制分辨率；

支持圖像縮放、格式轉換、圖像增強等圖像預處理，支持H.264壓縮和網絡推流功能；

提供操作系統、編譯器、優化器及OpenCV、IDE開發環境，提供圖像通道驅動軟件，SoC驅動軟件，提供SDK接口，可根據要求定制開發預處理算法。

典型應用

醫療影像：自動識別醫學影像，提升診斷效率和準確度；

自動駕駛：環境感知和障礙物識別，增強車輛自主導航能力；

智能安防：人臉識別和目標檢測，提高監控效率和準確性；

農業智能：圖像識別和分類，促進農業生產智能化和精細化；

物流管理：圖像識別和分類，實現物流自動化和效率提升。