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[導讀] 在智能視覺技術(shù)不斷發(fā)展的今天,多路攝像數(shù)據(jù)的處理與傳輸已成為眾多應用場景的核心需求。從智能安防監(jiān)控領域的全面覆蓋,到工業(yè)視覺處理網(wǎng)關(guān)的精準檢測,再到車載環(huán)視融合平臺的實時駕駛輔助以及智慧社區(qū)AI防控的快速響應,多路攝像數(shù)據(jù)的處理與傳輸已成為關(guān)鍵需求,而高效且低延時的解決方案則是實現(xiàn)這些應用的核心。 目前多路攝像傳輸方案往往存在一定局限,接入路數(shù)有限,難以滿足大規(guī)模監(jiān)控場景的需求,且延遲較高,影響實時性,編碼效率也不盡如人意,通常會占用大量帶寬和存儲資源。然而,米爾電子在瑞芯微 RK3576核心板上實現(xiàn)了 12 路高清視頻流H264高效編碼與RTSP低延遲推流,端到端延遲約140ms。下面為大家介紹米爾是如何實現(xiàn)12路高清視頻流的低延遲端到端傳輸。

在智能視覺技術(shù)不斷發(fā)展的今天,多路攝像數(shù)據(jù)的處理與傳輸已成為眾多應用場景的核心需求。從智能安防監(jiān)控領域的全面覆蓋,到工業(yè)視覺處理網(wǎng)關(guān)的精準檢測,再到車載環(huán)視融合平臺的實時駕駛輔助以及智慧社區(qū)AI防控的快速響應,多路攝像數(shù)據(jù)的處理與傳輸已成為關(guān)鍵需求,而高效且低延時的解決方案則是實現(xiàn)這些應用的核心。 目前多路攝像傳輸方案往往存在一定局限,接入路數(shù)有限,難以滿足大規(guī)模監(jiān)控場景的需求,且延遲較高,影響實時性,編碼效率也不盡如人意,通常會占用大量帶寬和存儲資源。然而,米爾電子在瑞芯微 RK3576核心板上實現(xiàn)了 12 路高清視頻流H264高效編碼與RTSP低延遲推流,端到端延遲約140ms。下面為大家介紹米爾是如何實現(xiàn)12路高清視頻流的低延遲端到端傳輸。

一、MYD-LR3576開發(fā)板強大性能架構(gòu):

MYD-LR3576開發(fā)板,采用先進8nm制程工藝,集成四核Cortex-A72(主頻2.2GHz)與四核Cortex-A53(主頻2.0GHz),配備Mali-G52 MC3圖形處理單元,VPU視頻編解碼單元,以及搭配6TOPS算力NPU。

圖:米爾基于RK3576開發(fā)板

二、12路攝像頭采集編碼后通過RTSP推流,另一側(cè)解析后顯示

視頻所示:RK3576 獲取 12路 1920x1080 30fps攝像頭數(shù)據(jù),編碼后通過網(wǎng)線傳輸?shù)搅硪粋€3576板子顯示過程,攝像頭對著秒表能看到延遲時間。

STEP1:使用12路 AHD攝像頭抓流后編碼推流

MYD-LR3576開發(fā)板擁有3路4lan MIPI-CSI接口,搭配MY-CAM004M視頻轉(zhuǎn)換模塊可以接入12路(1920*1080 30幀)AHD高清攝像頭 ,使用RGA圖片處理后再經(jīng)過VPU 單元模塊編碼成H264碼流通過網(wǎng)絡RTSP推流。此過程視頻延遲在80~100ms以內(nèi)。

抓取視頻流編碼后RTSP推送流程:

RGA處理單元占有率

CPU處理單元占有率

STEP2:MYD-LR3576 開發(fā)板接收視頻流顯示:

CPU占有率

GPU占有率

由于通過網(wǎng)絡傳輸和解碼,會產(chǎn)生40~50ms左右延遲,最終從視頻抓取,編碼,RTSP傳輸,再到解碼播放延遲在120~150ms。

對比兩個過程各單元占用情況

廣泛的應用場景

工業(yè)安防下12路攝像頭對于RK3576只能算是熱身,別忘了它還有6TOPS的NPU沒發(fā)揮,它也能勝任如下應用場景

智能安防監(jiān)控領域:作為中樞核心,輕松駕馭多路監(jiān)控攝像頭的視頻流,實現(xiàn)全方位、無死角的實時監(jiān)控。

工業(yè)視覺處理網(wǎng)關(guān):精準處理工業(yè)生產(chǎn)中的各類視覺數(shù)據(jù),助力智能制造。

車載環(huán)視融合平臺:將多個車載攝像頭的畫面高效融合,為駕駛安全保駕護航。

智慧社區(qū)AI防控:高空拋物監(jiān)測,陌生人預警,電動車進電梯等。

綜上所述,米爾電子基于瑞芯微RK3576核心板打造的解決方案,成功解決了多路高清視頻流接入、高效編碼與低延遲傳輸?shù)膯栴},為智能視覺應用的實時性與可靠性提供了強有力的支撐。后續(xù)我們將分享在米爾RK3576核心板上實現(xiàn)AI處理多路視頻流的相關(guān)內(nèi)容,敬請期待!

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因此,我們可以在米爾RK3576開發(fā)板上運行opencv代碼,來完成一些視覺內(nèi)容,充分發(fā)揮該板的性能。要先編譯opencv需要一些預先的準備工作首先更新軟件包并安裝必要的依賴:

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