Тайваньская компания iCatch Technology недавно анонсировала iCatch V37 SoC для приложений AI camera. Процессор может захватывать видео 4Kp30 благодаря фирменному процессору сигналов изображений (ISP) 7-го поколения и высокопроизводительному кодеру H.264 и включает в себя нейронный процессор (NPU) для включения таких функций, как обнаружение людей.
Серия V37 включает в себя V37A и V37M, где V37M имеет встроенную DRAM в комплекте, что обеспечивает меньший дизайн форм-фактора.
Ключевые особенности iCatch V37 4K AI камеры SoC:
- 32-битный процессор RISC
- Поддержка Dual CIS
- Комбинация HDR
- 5-осевая электронная стабилизация изображения
- Dewarping Engine
- Шумоподавление на видео (MCTF)
- Компенсация прокручивающегося затвора
- Кодирование видео H.264 4Kp30
- Нейронный процессор
- Security Engine
- USB 2.0, HDMI v1.4b, GMAC
- Внешняя поддержка WiFi / BT
SoC может использоваться для разработки таких продуктов, как цифровая фотокамера (DSC), экшн-камера, камера 360 ° VR, цифровой видеомагнитофон (DVR), камера видеонаблюдения для дома или камера для ношения на теле.
Одним из примеров использования NPU являются приложения для камер видеонаблюдений для дома, где камера может распознавать членов семьи и отправлять оповещения только тогда, когда на сцене появляются незнакомцы или неизвестные домашние животные. NPU также может использоваться для для опознавания места, голосовых команд, отслеживания людей и многого другого. Говорят, что 5-осевой EIS устраняет необходимость в подвесе, так как камера также может самостоятельно стабилизировать изображение.
Процессор V37 является их первым, но не единственным, продуктом с NPU. Так, в прошлом году, они также выпустили двухъядерную версию с 4-мя камерами (V50) и две камеры SoC для автомобильного рынка. На сайте компании не так много подробностей, но человек, не связанный с компанией, сказал нам, что их продукты вполне конкурентоспособны по цене, поэтому, если у вас есть проект (4K) камеры, возможно, стоит изучить их процессоры и решения.
Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.