我们之前写过关于Hailo-8人工智能加速器在低功率下提供高达26 TOPS（每瓦3 TOPS），并在Edge AI系统领域得以应用，如富士康BOXiedge服务器由Socionext SynQuacer SC2A11 24x Cortex-A53内核的SoC驱动，能够实时对多达20个流媒体摄像机画面进行视频分析。
现在，Leopard Imaging已经通过EdgeTuring创建了一个更加紧凑的Edge AI处理解决方案，该方案基于Hailo-8 M.2卡和Socionext SC2000 4K摄像头SoC，同时为低功耗视频分析而设计。
EdgeTuring的特点和规格：
- 相机SoC/图像处理器 – Socionext SC2000四核Cortex-A7处理器@650MHz，带4Kp30 H.265/H.264编码器，每秒处理高达1.2千兆像素，LPDDR-3内存（PoP）
- AI模块 – Hailo-8 M.2模块，最多可容纳26个TOPS
- 摄像机
- 双摄像头，但只有一个传感器适用于AI
- 传感器 – 2x索尼IMX477 CMOS图像传感器，对角线7.857mm（类型1/2.3）
- 分辨率 – 3840（H）×2160（V）
- 像素 – 1.55 x 1.55μm
- 视频输出：4K @ 30 fps with EIS / 4K @ 15 fps with HDR
- 基线：40.70毫米
- 镜头：FOV 43.4°水平（每个视频）
- 存储 – 2个MicroSD卡插槽
- 视频输出 – 微型HDMI
- 网络 – 以太网RJ45端口
- USB – USB 3.0 Type-C端口，微型USB 2.0端口，用于UART控制台的微型USB端口
- 电源 – 通过2针连接器输入12V直流电
- 尺寸 – 80.70（长）x 38.00（宽）x 93.33（深）mm
- 重量 – 242g
- 温度范围 – 工作时：0℃至+60℃；存储：-20℃至+70℃
该迷你视频分析服务器利用与亚马逊AWS Kinesis的两项服务的整合运行Linux：亚马逊Kinesis视频流（KVS）和亚马逊Kinesis数据流（KDS）。据说，EdgeTuring在几个基于深度学习的计算机视觉应用中具有95%至99%的准确率，如物体检测和图像分类，而且与其他不知名的竞争解决方案相比，所有这些都具有更高的速度、更低的功耗和成本。
需要注意的是，SocioNext SC2000相机SoC已经通过硬件辅助的人脸检测和微笑/眨眼检测来单独支持AI加速，但Hailo-8 M.2卡带来了TensorFlow和ONNX的兼容性，以及更高水平的灵活性和性能，使其更多的功能适用于工业自动化、物联网、智能设备和智能零售的用例。
Leopard Imaging的EdgeTuring目前的单品售价为899美元。你可以在产品页面上找到更多产品细节以及申请购买样品。
信息来源于LinuxGizmos
文章翻译者：Rita Wang，CNX中文站翻译人员，文字功底扎实，将科技文献以通俗易懂的形式呈现给读者，对开源硬件、AI、IoT等领域多有涉猎。