| 是否进口：否 | 品牌：方测科技 | 型号：AI |
| 类型：视频监控系统 | 规格：AI视慧 |
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***， 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 ***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 *** 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
