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:
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:
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.