使用 AI 盒向零售店、交通道路、工廠和樓宇中的現(xiàn)有非分析型攝像頭增加智能功能，是一種具有成本效益的方法。相比于使用具備 AI 功能的智能 AI 攝像頭替換傳統(tǒng)攝像頭，AI 盒性價(jià)比更高，更受歡迎。此類系統(tǒng)接收來自多個(gè)攝像頭的實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)其進(jìn)行解碼并在邊緣進(jìn)行智能視頻分析，從而減輕了將大型視頻流傳輸回云進(jìn)行分析的負(fù)擔(dān)。視頻分析輸出在流式傳輸和保存到存儲(chǔ)之前進(jìn)行編碼。AI 盒的典型應(yīng)用包括：

• 安全監(jiān)控系統(tǒng)，用于檢測遠(yuǎn)程攝像頭監(jiān)控區(qū)域中的事件和異?；顒?dòng)。
• 智能交通管理系統(tǒng)，AI 盒在其中運(yùn)行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)車輛計(jì)數(shù)、車輛類型分類和移動(dòng)方向預(yù)測，以用于交通流量測量。
• 工作場所安全系統(tǒng)，該系統(tǒng)監(jiān)控工作場所，以確保符合所有強(qiáng)制執(zhí)行的安全標(biāo)準(zhǔn)，例如，員工要穿戴個(gè)人防護(hù)裝備 (PPE)。

圖 3-1 AM69A 上的 AI 盒數(shù)據(jù)流方框圖

圖 3-1 顯示了 AM69A 上的 AI 盒數(shù)據(jù)流，其中 12 個(gè) 2MP 位流通道以 30fps 的速率通過以太網(wǎng)傳輸。硬件加速的 H.264 或 H.265 解碼器對(duì)位流進(jìn)行解碼，并通過 MSC 將解碼的幀縮放到更小的分辨率。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在這些較小的分辨率幀上以較低的幀速率（例如，12fps）運(yùn)行。在深度學(xué)習(xí)預(yù)處理過程，將 YUV 格式的較小分辨率幀轉(zhuǎn)換為 RGB 格式，作為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的輸入格式。MMA 加快了深度學(xué)習(xí)推理。在深度學(xué)習(xí)后處理過程中，網(wǎng)絡(luò)輸出疊加在輸入幀上。然后，來自 12 個(gè)通道的輸出幀拼接在一起，形成單個(gè) 2MP 幀和 13 個(gè)通道（即 12 個(gè)通道加 1 個(gè)復(fù)合通道），通過硬件加速的 H.264 或 H.265 編碼器以較低的幀速率（例如，6fps）進(jìn)行編碼，然后流式傳輸或保存到存儲(chǔ)。

表 3-1 匯總了 12 通道和 16 通道位流的資源利用率和估算功耗。但是，由于視頻編解碼器的最大吞吐量有限，所以 16 通道位流的輸入幀速率和輸出幀速率需要分別降至 24fps 和 4fps。此處假設(shè)每個(gè)通道需要 1TOPS 進(jìn)行推理。仍然有兩個(gè) C7x 內(nèi)核可用于額外的視覺處理和 JPEG 圖像編碼，以便創(chuàng)建快照。在本例中，雖然深度學(xué)習(xí)預(yù)處理和后處理都在 A72 內(nèi)核上運(yùn)行，但它們也可以在可用的 C7x 內(nèi)核上運(yùn)行，其中的功耗略有不同。