瑞萨为运动相机而生——新一代运动摄像头解决方案-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨为运动相机而生——新一代运动摄像头解决方案

Release time：2023-10-30

author：AMEYA360

source：网络

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　　近年来，随着极限运动和和户外冒险活动的普及，越来越多的人期望捕捉这些活动中的精彩瞬间。运动相机，凭借其小巧的身材、出色的防水性能和强大的摄像功能，已经成为了户外活动爱好者、极限运动者甚至普通消费者的首选拍摄工具。它不仅为人们提供了记录生活中特殊瞬间的机会，更代表了一个时代的生活方式与价值观。在这背后，是技术的巨大推动。高清画质、强大的稳定性和长久的续航，都让运动相机在短时间内得到了广大用户的喜爱。

瑞萨为运动相机而生——新一代运动摄像头解决方案

　　瑞萨电池供电相机解决方案是对这一市场趋势的最佳回应。它通过优化启动和电源策略来提高效率，还利用边缘AI技术实施对象检测和分类，旨在显著延长电池的使用寿命，使摄像头在恶劣环境中的表现更加稳定和持久。

　　开启新的电池供电摄影体验

　　凭借在电源技术的积累和对运动相机市场的洞悉，瑞萨所推出的新一代电池供电技术，具有低功耗、快速启动和快速决策的特点。

　　低功耗

　　除始终开启的运动传感器和MCU外，系统在不需要时将保持完全关闭，从而大大降低了功耗。只有当相机的视野中检测到运动时，系统才会启动。这种策略旨在减少不必要的电池消耗，使得相机能够在关键时刻为用户提供所需功能。

　　快速启动

　　当相机检测到运动后，系统能在500毫秒内捕获到第一个良好的图像。而Linux系统的启动也在短短3秒内完成。与传统Linux系统启动时间30秒相比，总体启动时间缩短90%。对于用户来说，这意味着他们可以迅速捕捉到重要的瞬间。

　　快速决策

　　一旦系统启动，在极短的时间内，相机就可以开始分析捕获的图像并做出决策。该系统所使用的DRP-AI硬件加速器，可以在非常短的时间内进行快速、低功耗的对象检测和分类。

　　要实现上述这些功能和优势，离不开瑞萨一系列强大的软硬件的支持。这款电池供电相机系统中核心是RZ/V2L MPU，RZ/V2L配备Cortex?-A55 (1.2 GHz) CPU和内置AI加速器“DRP-AI”，以提供更好的机器视觉处理性能——这是瑞萨电子的独创技术。它还配备一个16位的DDR3L/DDR4接口，具备内置Arm Mali-G31的3D图形引擎和视频编解码器（H.264）。

　　电池供电相机系统框图

瑞萨为运动相机而生——新一代运动摄像头解决方案

　　R2/V2L模块框图

瑞萨为运动相机而生——新一代运动摄像头解决方案

　　除此之外，电池供电相机系统中还内置了DA7219音频编解码器，它具备先进的配件检测功能。还整合了DA14531MOD型号的SmartBond TINY?蓝牙低能耗模块，为设备提供无线连接能力。在电源管理方面，系统采用了ISL9123具有超低静态电流的降压稳压器，该稳压器具有旁路功能。RAA211250则为系统提供了一个集成的30V、5A的同步降压调节器，它配备了内部补偿和可编程频率功能，确保了相机的稳定供电和高效能效。

　　基于这些优势和特点，本款运动摄像头解决方案非常适用于越野/冒险和运动相机，不仅如此，其高级的AI和响应能力使其成为电池供电的监控系统的理想选择。

　　电池续航成为所有电池供电设备的首要考虑和痛点。瑞萨的电池供电相机解决方案，对于边缘AI的应用、对电池续航的重视，以及对快速响应的追求，都体现出了其对于电池供电技术的深入掌握和对于相机用户需求的深刻理解。这一方案将更好地帮助用户记录每一次冒险、每一次挑战和每一次欢乐。

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行业新闻

瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

2026-06-02 09:56 reading：323

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