业内首发RV1109人脸识别终端F7、F8上手体验

互联网
2020
12/02
14:09
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近期,瑞芯微开始出货NPU平台高性能视觉处理平台RV1109,这款主打低功耗和高性价比的芯片一经面世,就在业内引起不小反响。2020年高交会现场,智能终端设备及解决方案提供商广东天波展示了F7及F8,这是业内首发的基于RV1109的人脸识别终端设备,笔者在现场上手体验并进行了相关测评。

【关于RV1109】

RV1109是一种高性能的AI视觉处理器,基于双核armCortex-A732位核心,集成了NEON和FPU。每个核心都有一个32KB的I-cache和32KB的D-cache和512KB统一的L2缓存。内置NPU支持INT8/INT16混合运算,计算能力高达1.2TOP。

抛开技术参数,就使用层面来说,RV1109平台相较通用芯片具备更强算力,基于NPU这一专门针对深度卷积神经网络的处理核心,能够在拥有出色视觉算法处理能力的同时,兼具更低的功耗和更高的性价比。

对人脸识别设备厂商而言,在门禁、闸机等应用场景中,RV1109的高性能和低功耗可以显著提升产品的市场竞争力。另外,由于华为遭到制裁,海思芯片的出货受限,其中人脸识别终端常用的Hi3516D系列同样受到影响,因此对硬件厂商来说RV1109也是不错的补充。

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【F7、F8产品外形】

天波此次推出了F7与F8两款设备,性能和功能上无差异,差别主要在尺寸上,F7为7英寸,分辨率600 x 1024,F8为8英寸,分辨率800 x 1280,两款产品都可以选配触摸屏。

就外形而言,两款产品设计规整,无论是园区、办公室,还是景区、会展中心,应用起来都不会有违和感,个人认为F7适合配合壁挂支架使用,F8适则合闸机支架。

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【内置虹软ARM Linux—RV1109人脸识别算法】

作为人脸识别终端的技术核心,F7、F8采用了来自虹软视觉开放平台的ARM Linux—RV1109人脸识别算法。虹软作为科创板首批上市企业,旗下视觉开放平台是业内相当知名的算法开放平台,以提供离线、免费SDK著称。虹软ARM Linux—RV1109算法也是业内首款适配RV1109平台的人脸识别算法,集成了人脸检测、人脸比对、佩戴口罩下人脸识别、人脸属性分析、单/双目活体检测等等技术。

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综上所述,这款产品的技术基因相当OK,接下来我们看看产品使用体验。

【硬件配置】

F7及F8都采用RV1109方案,Cortex-A7、1.5G主频,1GB内存,NPU2.0的计算能力高达1.2TOPS,系统为Linux4.19。就实际使用过程来看,该配置足以支持设备在低功耗下稳定流畅运行。

设备人脸库可存储大于20000张人脸照片,像办公室、园区、写字楼都足够使用,高校也没什么问题,一般高校单个校区人数不会超过两万。

F7及F8支持蓝牙与WiFi两种连接方式,人脸识别可以在云端完成,也可以在本地端完成,视用户需求而定。相比部分必须联网才能使用的人脸识别终端,F7与F8就灵活许多,一些对数据安全性要求较高,或是需要在局域网或者无网络封闭环境下应用的场景,F7与F8也能够胜任。

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【F7实拍图】

防水防尘性能则达到了IP65等级,户外恶劣环境下也可以正常使用,当然在户外部署时最好还是要考虑环境问题,良好环境也可以延长设备使用寿命,另外像暗光、逆光等光照问题也会影响人脸识别效果。

关于摄像头,这两款设备都是200万像素的IR+RGB双目摄像头模组,动态检测范围分别RGB:120dB,IR:81dB,自带白光和红外LED灯两个补光光源,在一些光照条件差的环境下也有较好表现。

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【F8实拍图】

活体检测作为当前的准标配功能,这两款设备同样拥有,而且是双目活体检测,算法也来自虹软视觉开放平台。

目前市场上主流的活体检测手段,要么是RGB单目活体检测,通过分析摩尔纹、成像畸形、反射率等人像破绽来甄别;要么是IR红外活体检测,主要基于基于红外成像原理,即红外图像天然滤除特定波段光线的特征,可以抵御基于屏幕成像的假脸攻击。双目活体检测兼具两者之长,在成本与性能上达到了较好的平衡。

此外,F7和F8内置扬声器和麦克风,可以音视频对讲和远程开门,这个算是同类产品中比较标配的功能。设备还可以选装二代身份证核验功能模块,支持身份证识别与IC识别,在应用场景上进一步丰富,像是考场、酒店前台这种场合也都能一用。

【使用体验】

总体来说,F8是一款相当出色的人脸识别终端,人脸识别速度既快且准。笔者在测试过程中,基本没有出现过拒绝识别和错误识别的问题,识别速度也很快,大部分情况下可以做到无感识别。

一般我们讨论一款人脸识别硬件产品,主要看芯片平台、摄像头模组和算法,如果这三部分都对了,产品就对了一大半。遵循这个原则,结合实际使用体验,F7和F8无疑都是相当优秀的设备。

另外,由于RV1109方案成本相对较低,功耗也低,同时性能还相当不错,预计未来基于该方案的人脸识别设备会越来越多,我们可以拭目以待。

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