Allwinner V5 V100 – это новый процессор с четырьмя ядрами Cortex A7, нацеленный на камеры 4K с частотой 30 кадров в секунду (Linux), и включающий AIE интеллектуальный аналитический ускоритель с детектором движения, диагностикой видео и распознаванием лиц.
Как правило, довольно сложно получить плату для разработки на базе нового процессора, но одноплатный компьютер Lindenis V5, на базе нового процессора, уже доступен в Китае и поставляется с 1 до 2 ГБ оперативной памяти, видео-выходами HDMI 1.4 и MIPI DSI, двумя видео-выходами MIPI-CSI, Gigabit Ethernet и многим другим.
Спецификации Lindevis V5 SBC:
- SoC – Allwinner V5
- Процессор с четырьмя ядрами Cortex-A7 с тактовой частотой до 1,512 МГц с NEON, VFPv4 FPU
- H.265/H.264 кодирование и декодирование видео 4K с частотой 30 кадров в секунду
- Двойной ISP 13M при 30 кадрах в секунду + 8M при 30 кадрах в секунду
- Архитектура AIE (AI Engine) – встроенная интеллектуальная система ускорения аналитики с поддержкой обнаружения движения, защитой по периметру, видео-диагностикой, распознаванием лиц, статистикой потока. Поддержка бинокулярной карты глубины.
- Системная память – 1 или 2 ГБ оперативной памяти
- Хранилище – карта Micro SD (SDHC / SDXC) до 256 ГБ, разъем флэш-модуля eMMC
- Интерфейс видеовыхода / дисплея
- HDMI 1.4 тип A до 4K при 30 кадров в секунду
- 4-полосный MIPI-DSI до 1080p
- Видеовход – 2x интерфейсы камеры MIPI-CSI2 (шаг 1,27 мм), 4 полосы на канал
- Аудио – 3,5 мм разъем линейного входа и выхода, 2x микрофона
- Возможности подключения – Gigabit Ethernet, дополнительный модуль WiFi + Bluetooth SDIO 3.0 / UART через двойной разъем
- USB- 4x хост-порта USB 2.0
- Порты расширения
- 2x 20-контактный «PI BUS» 2.54 мм шаг GPIO Header, совместимый с разъемами GPIO Raspberry Pi B + J8
- 2x 3-контактный разъем ADC (шаг 2,54 мм)
- 2x 7-контактный разъем I2S (шаг 2,54 мм)
- Источник питания
- 5В через порт micro USB
- 7В Li-Ion через разъем батареи VBAT (шаг 2,0 мм)
- Размеры – 130 мм х 85 мм
AIE, по-видимому, разделяется на две части:
- EVE – механизм встроенного зрения
- Предназначен для неподвижной цели (например, лица человека, головы, плеч и т. д.)
- Скорость обнаружения 360p, что больше, чем 30 кадров в секунду
- Минимальное изображение, которое может быть обнаружено, размером 64 × 64 пикселей
- Максимальное входное разрешение 4K и внутреннее масштабирование, поддерживающее обнаружение интересных зон
- CVE – механизм компьютерного зрения
- Предназначен для обнаружения движущейся цели (автомобиль, пешеход, животное и т. д.)
- D1 разрешение до 10 кадров в секунду
- Минимальное изображение, которое может быть обнаружено, размером 8 × 8 пикселей
- Максимальное изображение 720p
- Поддерживает различные интеллектуальные аналитические приложения
- Система обнаружения вторжений поддерживает до 32 зон предупреждения
- Система обнаружения вторжений может классифицировать людей и автомобиль, комбинируя алгоритм калибровки
- Система обнаружения предупреждающей линии поддерживает отключение проводов максимум 32 линии
- Система обнаружение предупредительной линии поддерживает обнаружение в одном или двух направлениях
Операционная система Linbian
Компания предоставляет поддержку Linbian OS на базе Debian 9 и Linux 4.4 и включает OpenCV, Compute Library, поддержку Tensorflow и
GStreamer с аппаратным ускорением, как показано выше. Еще больше информации вы найдете в Wiki, включая некоторые аппаратные файлы (PDF), такие как схемы и схемы распиновки, а также руководство по началу работы для SDK и таблицы данных для всех основных компонентов, включая процессор Allwinner V5.
Блок-схема Allwinner V5 V100
На странице Lindenis Tech. Ltd. имеются значки Taobao и Aliexpress, что, вероятно, означает, что в конечном итоге Lindenis V5 SBC будет доступен по всему миру, но сейчас его можно найти только на Taobao, где он продается за 499 юаней,что примерно ровно 74 долларам США. Там же вы найдете аксессуары, такие как беспроводной модуль (AP6255 – 802.11ac WiFi, Bluetooth 4.2) и 8MP 4K MIPI CSI-модуль камеры.
Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.