厂商 ：四川振声智测科技发展有限公司
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一、AI视慧盒子简介
AI 视慧盒子为一款基于 RK3399 Pro 的芯片打造，性能达到六核 64 位处理器， 主频 1.8GH，运算性能高达 3.0TOPs 的边缘计算盒子，配置工业级金属外壳， 采用嵌入式设计原理， 内嵌基于深度学习的智能算法， 具备落石预警，边坡变形预警，AI 视频变化检测， 轨行区异物侵限识别等强大功能。已广泛运用于轨道交通、智慧工地、地质灾害监测、油气化工等领域， 提供全天候实时精准、快速高效的智能化检测服务。
二、AI视慧盒子配置
| 序号 | 硬件 | 参数 |
| 1 | CPU |
六核 ARM64 位处理器(双核 Cortex-A72+四核 Cortex-A53)，主 频高达 1.8GH |
| 2 | GPU |
支持 OpenGLES1. 1/2.0/3.0/3. 1, 0penVG1. 1,0penCL ，DX11; 支持 AFBC (帧缓冲压缩) |
| 3 | VPU |
支持 4K VP9 and 4K 10bits H265/H264 视频解码，高达 60fps 1080P 多格式视频解码(WMV，MPEG- 1/2/4，VP8)，支持 8 路 1080P@30fps 解码 1080P 视频编码，支持H.264，VP8 格式，支持2 路 1080P@30fps 编码 视频后期处理器:反交错、去噪、边缘/细节彩优化 |
| 4 | NPU |
内置神经网络处理器 NPU ，AI 运算性能强： -支持 8bit/16bit 运算，运算性能高达 3.0TOPS。 -相较于GPU 作为AI 运算单元的大型芯片方案，功耗不到GPU 所需要的 1%。 -可直接加载 Caffe/Mxnet/TensorFlow 模型。 -提供 AI 开发工具：支持模型快速转换、支持开发板端侧转换 API、支持 TensorFlow/TF Life/Caffe/ONNX/Darknet 等模型。 -提供 AI 应用开发接口：支持 Android NN API、RKNN 跨平台 API 、Linux 支持 TenosrFlow 开发 |
| 5 | 内存 |
3GB/6GB LPDDR3 |
| 6 | 网络 |
支持 2.4G WiFi，支持 802. 11b/g/n 协议 Bluetooth4.2(支持 BLE) 10/100/1000Mbps 以太网( Realtek RTL8211E) |
| 7 | 显示 |
1 路 HDMI2.0(Type-A)接口，支持 4K/60fps 输出 1 路 DP1.2(Type-A)接口，支持 4K@60fps 输出 1 路 MIPI 接口，支持 1920*1080@60fps 输出 1 路 eDP1.3 接口，支持 2K@60fps 输出 |
| 8 | 音频 |
1 路 HDMI 或 DP 音频输出 1 路 Speaker，喇叭输出 1 路耳麦，用于音频输入输出 1 路麦克风，板载音频输入 1 路 8 通道 12S，支持麦克风阵列 |
| 9 | USB |
3 x USB2.0 Hub 、1 x USB3.0 、2 x TYPE-C(OTG |
| 10 | 系统 |
Android 、Linux+QT 、Ubuntu |
| 11 | 电源 |
DC 12V-2A |
| 12 | 摄像头接口 |
2 路 MIPI-CSI 摄像头接口(支持单 13Mpixel 或双8Mpixel |
| 13 |
SIM |
2 路 SIM 卡座，用于配合 MiNiPCle 接口扩展 3G/4G 模块 |
| 14 | emmc |
16GB/32GB emmc |
| 15 | 按键 |
1 路 Reset 按键 1 路 Power 按键 1 路 Recovery 按键 1 路 Maskrom 按键 |
| 16 | 尺寸 |
169.5mm x 110mm x 50mm |
三、AI视慧盒子特点
3.1全天候监控
兼容既有前端监控设备和系统对监控画面进行不间断分析判断， 实现全天候 自动化视频监控。
3.2 响应及时
非结构化数据利用率高， 能快速处理海量前端数据， 及时做出事件判断和预 警，避免漏报。
3.3 精确预警
可根据实际需求定制开发高精度算法， 利用强大的图像处理能力， 准确识别 异常状况避免误报。
3.4 算法丰富
支持人、车、物识别，多路视频结构化分析，提供定制化算法及部署方案， 满足多种场景需求。
3.5 智能管理
支持自动报警、自定义分析区域、异常事件、视频自动存储等功能， 管理更
智能。
四、AI视慧盒子优势
4.1 超强 AI 运算性能
CPU 内部集成 AI 神经网络处理器 NPU，支持 8bit/16bit 运算，运算性能高 达 3.0TOPS，相较于传统 GPU 作为 AI 运算单元的的大型芯片方案， NPU 的功 耗仅仅是 GPU 的 1% ，具有非常高的算力效能比。
4.2 边云协同计算
采用边云协同计算模式， AI 自适应学习新场景， 高效提高识别速度、精度、 准确度， 有效降低事件误报率。响应速度高达千分之一秒， 可实现多路数据协同 计算。
4.3 搭配自研场景化平台
AI 视慧盒子结合场景，自研了一套盒子平台，主要场景有落石预警，边坡 变形预警， AI 视频变化检测，轨行区异物侵限识别等。每种不同场景都自带场 景算法，在盒子平台上可以进行算法事件阈值修改，事件实时报警查看以及硬件 管理等， 同时平台有多难度分析，多类型同步跟踪， 展示界面可定制化，具备事 件弹窗多方式事件推送模式短信、邮件、微信等。
4.4 安装部署灵活
采用外挂方式，安装在现有枪机、球机之后，不影响现有监控正常使用， 可 用监控适配器取电，盒子具备三防、电磁屏蔽功能不干扰行车指挥调度。
五、AI视慧盒子应用案例
5.1 福建省某货运铁路 AI 识别人员闯入
5.2成都某高铁隧道内水泵房人员闯入、 地表漫水识别
5.3 某高铁隧道进口落石监控及人员闯入识别
5.4 某高铁隧道出口监控落石监控及排水沟水位异常识别
