基于RK3566的AI健身摄像头设计与实现

发布者:SparklingEyes最新更新时间:2024-07-09 来源: eepw关键字:AI 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

近年来,家庭健身被广泛关注,家庭场景下要想得到真正便捷、高效、具有沉浸感的健身体验,离不开AI健身摄像头和电视大屏。随着家庭健身需求的多元化,以及各类智能终端的不断出现,可以为家庭健身场景进行智慧化赋能的智能摄像头,也在成为家庭健身爱好者的最佳选择,因此本文设计一款AI 健身摄像头,满足用户家庭健身的需求。


1 整机系统方案

整体系统方案通过格科微GC4C33 采集健身爱好者运动信息,然后把信息输入到瑞芯微RK3566,RK3566将收集的健身爱好者运动信息与运动健身App、AI 算法融合,最后通过HDMI 输出到电视大屏上。系统采用Type-C 供电,并带有音频接口。整机系统方案如下:

1684991639795605.png?imageView2/2/w/550

2 硬件系统设计

硬件主控采用瑞芯微RK3566 方案,传感器使用格科微GC4C33。瑞芯微RK3566 芯片是一款专为消费类行业应用打造的通用型SoC。CPU 采用4 核A55 架构处理器,集成G52 图形处理器,内置独立的NPU,运行安卓11。RK3566 有着十分强大的视频解码能力。支持4K H.264/H.265/VP9 等多种格式高清解码,支持多路视频源同时解码,如支持8~10 路1 080P H264/H265。RK3566 支持HDR10,色彩、动态范围具有优良的表现,支持图像后处理、解交织、去噪、色彩增强、超分辨率。RK3566 采用全新独立JPEG 解码处理器,高效并发处理多小图解析,支持1 080P/60 fps 的H.264及H.265 格式编码,支持动态码率、帧率、分辨率调节等功能。RK3566 内置高性能ISP,可提供8 M@30 fps处理能力,可分时复用满足双摄需求。支持HDR 功能,让逆光或强光照射条件下的图像也清晰。支持双路同时缩放输出功能,支持噪点消除功能,让弱光条件下的图像也细腻。RK3566 支持去雾功能,雾霾天也能看得清,支持横向矫正LDCH, 去除传感器镜头带来的畸变。RK3566 最大支持2 路CSI(2Lane) + 1 路DVP 接口摄像头同时输入。


GC4C33 是一款高品质400 万像素的CMOS 图像传感器,适用于摄像头产品、AI 健身、数码相机产品和手机摄像头应用。GC4C33 包含1 个2 560 H×1 440 V像素阵列、片上12/10 位ADC 和图像信号处理器。高性能的全面集成使GC4C33 符合设计要求,减少了实现过程。它提供具有MIPI 接口的RAW12 和RAW10 数据格式。有1 个常用的两线串行接口供主机控制整个传感器的运行。


PCB 设计好坏直接影响产品开发的成败,其中电源,时钟和传感器的mipi 信号设计最为重要。AVDD_PLL 与DVDD 内核电源之间用磁珠隔离,对地滤波电容与地之间串联1 个磁珠,串联的磁珠尽量靠近电源管脚摆放,接地端至少留两个地过孔。AVDD33_PLL与数字3.3 V 电源之间用磁珠隔离。AVDD33_DDR_PLL 与数字3.3 V 电源之间用磁珠隔离。晶体的XIN、XOUT、RTC_XIN、RTC_XOUT 信号走线全程做包地处理,设计时保证这些信号有完整的参考。晶振下方不能有高速信号穿过。MIPI 信号设计时,差分信号以GND 为参考平面,并保持参考完整,差分信号需要做包地处理;PCB 走线小于4 英寸,差分对P/N 等长控制在±5 mil 以内,对间以采样差分时钟为参考,等长控制在±300 mil 以内。MIPI RX 差分对的PCB 走线控制差分阻抗100 Ω±10%;差分信号经过连接器时,相邻差分信号对之间必须使用GND 管脚进行隔离。


3 软件系统设计

采用Android 的系统架构,从下到上依次是内核(Linux Kernel)、运行时环境(Android Runtime)、库(Libraries)、应用框架(Application Framework)、应用(Applications)。软件结构如下:

1684991869668356.png?imageView2/2/w/550

其中,内核(Linux Kernel):Android 基于Linux 4.4提供核心系统服务,例如:安全、内存管理、进程管理、网络堆栈、驱动模型。Linux Kernel 也作为硬件和软件之间的抽象层,它隐藏具体硬件细节而为上层提供统一的服务。运行时环境(Android Runtime):Android 包含一个核心库的集合,提供大部分在Java 编程语言核心类库中可用的功能。每一个Android 应用程序是Dalvik虚拟机中的实例,运行在他们自己的进程中。Dalvik 虚拟机设计成,在一个设备可以高效地运行多个虚拟机。库(Libraries):Android 包含1 个C/C++ 库的集合,供Android 系统的各个组件使用。这些功能通过Android的应用程序框架(Application Framework) 暴露给开发者。应用框架(Application Framework):通过提供开放的开发平台,Android 使开发者能够编制极其丰富和新颖的应用程序。开发者可以自由地利用设备硬件优势、访问位置信息、运行后台服务、设置闹钟、向状态栏添加通知等等,很多很多。 开发者可以完全使用核心应用程序所使用的框架APIs。应用程序的体系结构旨在简化组件的重用,任何应用程序都能发布他的功能且任何其他应用程序可以使用这些功能( 需要服从框架执行的安全限制)。应用:Android 装配一个核心应用程序集合,包括电子邮件客户端、SMS 程序、日历、地图、浏览器、联系人和其他设置。所有应用程序都是用Java 编程语言写的。更加丰富的应用程序有待我们去开发,我们主要开发的内容就在这一层里。


4 结束语

本文硬件采用瑞芯微RK3566 方案, 软件采用Android系统,用JAVA 编程语言开发,可以跨平台移植和复用,并且可以兼容第三方在Android 系统开发的应用程序。实验结果表明,本方案设计的AI 健身摄像头简单易用,得到健身爱好者的一致好评。


参考文献:

[1] 刘文彬,温柏坚,高尚,等.基于深度学习的智能图像处理研究[J].自动化与仪器仪表,2020(8):37-44.

[2] 王旭.基于嵌入式的无线视频监控系统的设计与实现[D].西安:西安科技大学, 2018.

[3] 周贝贝.基于深度学习的视频分类方法研究[D].西安:西安科技大学, 2020.

[4] 罗振庭,郑光勇,朱亚玲.基于低功耗的物联网野外视频监控系统设计[J].信息与电脑(理论版),2020,32(20):122-125.

[5] SEVCIK J. A special peripheral component interconnect express card for video surveillance systems in alarm applications[J]. Przeglad Elektrotechniczny, 2021, 1(5):30-35.

[6] 周贝贝.基于深度学习的视频分类方法研究[D].西安:西安科技大学, 2020.

[7] HUANG H, SAVKIN A V, NI W. Online UAV trajectory planning for covert video surveillance of mobile targets[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,2021, PP(99):1-12.

[8] 周封,刘闻博,刘志刚,等.智能视频技术在电力系统领域的应用[J].哈尔滨理工大学学报, 2015(5).

[9] ISAEVA O, BORONENKO M, BORONENKO Y. Making decisions in intelligent video surveillance systems based on modeling the pupillary response of a person[C]. // 2021 IEEE 6th International Conference on Computer and Communication Systems (ICCCS). IEEE, 2021.

[10] ZHANG J, JIA X, HU J, et al. Moving vehicle detection for remote sensing video surveillance with non stationary satellite Platform[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021, PP(99):226-235.


关键字:AI 引用地址:基于RK3566的AI健身摄像头设计与实现

上一篇:新型智能口罩技术系统设计
下一篇:电子设备中的语音和音频控制进展

推荐阅读最新更新时间:2026-02-21 14:08

小米多看电纸书Pro Ⅱ采用瑞芯微RK3566芯片,速度提升109%
小米多看电纸书Pro Ⅱ已正式发布,并于当晚20时开启预售。该机搭载瑞芯微RK3566四核处理器,2GB+32GB存储组合,7.8英寸1872*1404分辨率高清墨水屏,内置3200mAh大电池容量,1次充电可待机6周。 1、芯片升级,响应速度更快 来自小米官方的数据显示,小米多看电纸书Pro Ⅱ相较上一代产品,系统响应速度提升了109%。 2、主控芯片瑞芯微RK3566,具备五大优势 瑞芯微RK3566是一颗电纸书应用的专用芯片,采用4核Cortex-A55架构CPU,集成Mali-G52 GPU,内置1 Tops算力的独立NPU,主要具有五大优势: ● 低功耗。瑞芯微在显示架构、系统任务管理、电源管理、硬件设计等方
[嵌入式]
端侧AI爆发前夜,安谋科技Arm China的“周易”X3 NPU如何扛起算力大旗?
今年,随着DeepSeek横空出世,端侧AI大模型市场彻底被带火了,越来越多人的目光从云走向了端。如果要问为什么端侧AI会是未来,可以用《韩非子·说林上》中的一句话来解释:“失火而取水于海,海水虽多,火必不灭矣,远水不救近火也。”云端AI相当于是大海,虽然水多、能力强,但当面对特殊的场景,终究是不如端侧AI的近水。 据预测,到2028年,用于端侧微调卡和推理卡的销售额将超过用于云侧的训练卡。此外,端侧AI还能减轻云端服务器的计算负担,降低对中心化计算资源的依赖,从而降低成本。 对端侧AI来说,什么最重要?那一定是NPU。到了大模型时代,甚至可以说还没有在自己的芯片中布局NPU的厂商已经开始落后了。日前,安谋科技Arm Ch
[半导体设计/制造]
端侧<font color='red'>AI</font>爆发前夜,安谋科技Arm China的“周易”X3 NPU如何扛起算力大旗?
车载AI安全规范ISO/PAS 8800:验证汽车人工智能安全的尝试
辅助驾驶和自动驾驶技术全面加速,人工智能系统已经逐渐成为车辆功能决策链条中的关键部分。不同于过去以传统规则逻辑为主的车载系统,人工智能因其数据驱动、非确定性与难以完全解释的特性,给车辆安全带来了前所未有的挑战。 传统的功能安全体系,如 ISO 26262,以及针对预期功能安全的 ISO 21448,奠定了汽车安全体系的基础,却难以直接覆盖人工智能模型的特性。 2024 年正式发布的 ISO/PAS 8800 才真正成为行业首次尝试为车载 AI 系统建立具体安全论证框架的标准。 这份标准并不旨在提供严格的定量门槛或规定统一的流程,通过框架化结构,让不同车企、供应链环节和AI开发者能够共同构建“项目特定”的安全论证
[汽车电子]
车载<font color='red'>AI</font>安全规范ISO/PAS 8800:验证汽车<font color='red'>人工智能</font>安全的尝试
360环视实时性评估:GPU加速性能与AI拓展潜力-基于米尔RK3576
一、 项目背景与测试平台 本次360环视系统原型基于米尔科技MYD-LR3576开发板进行构建与评估。该开发板所搭载的瑞芯微RK3576芯片,集成了4核Cortex-A72、4核Cortex-A53、Mali-G52 GPU及高达6TOPS算力的NPU。本文旨在通过实际测试数据,从功能实现、实时性能与AI拓展潜力三大核心维度,为客户提供一份关于该平台在360环视应用中能力的真实参考。 二、 系统流程与功能实现 图:程序流程图 一套标准的360环视处理流水线已在开发板上成功实现,验证了其功能可行性: 1.传感器配置: 4路720P分辨率鱼眼摄像头,精确固定于模拟车辆的四周。 2.核心处理流水线: 畸变矫
[嵌入式]
360环视实时性评估:GPU加速性能与<font color='red'>AI</font>拓展潜力-基于米尔RK3576
Arm Neoverse CSS V3 驱动 Microsoft Azure Cobalt 200:开启 AI 时代 Arm 架构计算新纪元
微软最新发布的 Cobalt 200 CPU 处理器基于 Arm Neoverse CSS V3 打造,为云与 AI 基础设施的设计方式带来突破性变革。 在人工智能 (AI) 时代,行业已从通用型现成系统向定制化基础设施发生显著转型。从传统网络服务到可扩展数据分析,再到大规模模型推理,各类工作负载如今均已融入 AI 驱动的智能处理链路中。现代数据中心的架构设计已经不再是独立计算资源的堆砌,而是需要构建成能够高效处理多样化、高负载任务的融合系统。为满足这一需求,业界正从底层对计算技术进行全面优化,优先保障性能、可扩展性和能效表现。 Azure Cobalt 200:加速融合型 AI 数据中心发展 近日,微软发布了 Co
[嵌入式]
ICCAD 2025 | 合见工软崇华明:高速接口IP引领AI算力芯片新纪元
2025年11月20日-11月21日, 2025集成电路发展论坛(成渝)暨三十一届集成电路设计业展览会(ICCAD-Expo 2025)在成都·中国西部博览城举办。 在IP与IC设计服务专题论坛上,合见工软市场总监崇华明发表了名为《高速接口IP的创新成就AI算力芯片的突围》的主题演讲,深入剖析了国内智算芯片产业面临的挑战,并详细介绍了合见工软高速接口IP解决方案及优势。 随着智算芯片设计方法学从传统的SOC设计演进到系统协同设计,智算芯片设计的复杂度和难度不断提升,需要更多领域的设计经验才能保证一次流片的成功率。智算芯片的创新对IP供应商也提出更多、更高的需求,对高速接口类IP而言,不仅需要种类齐全性能优异,还需要在协议兼容性
[半导体设计/制造]
ICCAD 2025 | 合见工软崇华明:高速接口IP引领<font color='red'>AI</font>算力芯片新纪元
京瓷开发三摄 AI 高清深度传感器 大幅提升近距离成像与物体识别精度
京瓷(Kyocera)宣布成功研发一款搭载人工智能技术的三摄高清深度传感器,该产品专为近距离成像场景设计,可显著提升物体识别的精准度。 这套新型传感器系统融合三颗镜头与独家人工智能算法,能够精准检测半透明、高反射及超细线性物体 —— 这类物体长期以来无论是对人眼视觉还是传统立体相机而言,都是识别难题。据京瓷介绍,该传感器可测量小至 0.3 毫米的物体,精度达到前代产品的三倍(前代产品最小可测尺寸局限于 1 毫米)。 这一技术突破有望惠及多个行业,包括制造业检测、手术机器人及农业自动化领域。通过优化深度感知能力并减少视觉盲区,该技术能够简化对精度要求极高的作业流程,例如细导线、反光金属及半透明塑料的识别任务。 三摄配置可
[机器人]
恩智浦扩大Arteris技术部署以加速边缘AI领域领导地位
Arteris全面的产品组合为恩智浦面向汽车、工业及消费电子领域的先进解决方案提供了底层数据传输架构支撑。 加州坎贝尔 – 2026年2月11 日致力于加速系统级芯片 (SoC) 开发的领先系统 IP 提供商 Arteris 公司今日宣布恩智浦半导体(NXP ® Semiconductors)已在其全线人工智能赋能的芯片解决方案中扩大采用Arteris系统IP产品。这些解决方案赋能智能汽车、先进工业系统,以及在边缘端实现安全无缝的消费者体验。 恩智浦 携手共创更智能世界 的理念,通过前沿科技与创新人才的结合,开发出使互联世界更美好、更安全可靠的系统解决方案。该公司已成功运用Arteris产品,在系统级芯片(SoC)解决方
[汽车电子]
小广播
最新嵌入式文章
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

厂商技术中心

 
EEWorld订阅号

 
EEWorld服务号

 
汽车开发圈

 
机器人开发圈

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2026 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved