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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能安防中的视频结构化分析.docx

更新时间：2026-09-19 19:05:47 大小：37K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：存算一体芯片模拟计算阵列智能安防视频结构化分析边缘计算 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能安防中的视频结构化分析

摘要

智能安防系统需要从海量监控视频中提取结构化信息，包括行人属性、车辆特征和行为轨迹。传统方案将视频流上传到云端分析，网络带宽和云端算力成本极高。本文针对智能安防的视频结构化分析需求，设计了一种面向存算一体芯片的边缘视频分析方案，通过存算一体阵列实时完成视频解码、目标检测和属性识别，只上传结构化元数据（每帧约100字节），不上传原始视频流。芯片功耗仅为1.5W，可同时分析4路1080P视频流，行人属性识别准确率为95%，车辆品牌识别准确率为92%，为智能安防提供了低带宽、高隐私的边缘视频结构化分析方案。

一、视频结构化分析的需求

1.1 多目标分析

视频结构化分析需要同时检测和识别视频中的多个目标，包括行人（性别、年龄、服装颜色）、车辆（品牌、型号、颜色）和非机动车。

1.2 带宽节省

4路1080P视频流的总带宽需求约为200Mbps，将视频流上传到云端的网络成本极高。边缘分析后只上传元数据，带宽需求降至0.2Mbps。

二、存算一体视频分析方案

2.1 视频解码

在存算一体芯片中，H.264/H.265视频解码通过专用硬件加速器实现，解码延迟为5ms/帧。

2.2 目标检测与属性识别

目标检测模型（YOLOv5s）和属性识别模型（轻量级ResNet）在存算阵列中加速，检测延迟为10ms，属性识别延迟为5ms。

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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能安防中的视频结构化分析

摘要

一、视频结构化分析的需求

1.1 多目标分析

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