【ShiMetaPi】边缘计算高并发视频流AI分析应用：BM1684X算力盒子上的ResNet部署指南

一、ResNet简介

深度神经网络（DNN）的性能通常随网络层数增加而提升，但当层数超过一定阈值时，会出现 “退化问题”（Degradation Problem）：网络准确率饱和甚至下降，并非由于过拟合或梯度消失 / 爆炸，而是深层网络难以优化。

ResNet（Residual Network，残差网络）由何恺明等人于 2015 年提出，通过残差学习框架解决了这一问题，首次在 ImageNet 竞赛中实现超 150 层网络的有效训练，并推动了深层神经网络的发展。

二、边缘侧ResNet+BM1684X部署方案

1.技术结合的意义

本部署将 ResNet模型 与 BM1684X芯片的多路高清视频解码能力 深度结合，旨在构建一个 高效、低延迟的边缘视频结构化分析引擎。

• ResNet 作为高性能视觉骨干网络，可对视频帧进行高精度目标分类，如人、车、物等。

• BM1684X 提供32路1080p@25fps硬件解码及高算力INT8推理能力，使视频流解码与AI推理可在边缘节点高效执行。

这种结合不仅满足了高并发视频分析的需求，还显著降低了对后端云计算和带宽的依赖，实现边缘端智能处理。 为进一步简化边缘部署，我们提供了BM1684X算力盒子，支持ResNet等深度模型的即插即用推理，无需额外硬件组装，即刻实现高并发视频流AI分析。

2.技术实现与业务场景价值

1.实时视频流处理

• 利用芯片内置硬解码能力，对多路视频流进行低功耗、高吞吐量帧抽取。

• 通过ResNet对抽取的视频帧进行并行推理，实现目标分类和属性识别。

2.大并发业务支撑

• 构建“解码-推理”流水线，实现多路视频流的实时分析。

• 输出结构化数据（类别标签、置信度），而非原始视频流，大幅减轻后端处理压力。

• 适用于智慧交通、安防监控、园区管理等需要大规模实时感知的场景。

3.模块化与可扩展性

• 验证了ResNet在边缘设备上的可行性，可进一步扩展为检测、分割等任务。

• 模块化设计降低技术迁移成本，为未来升级提供基础。

---

3.成本与效率优化

借助BM1684X算力盒子，用户可快速部署边缘AI应用，无需额外服务器或GPU租赁，系统功耗低、响应快、维护成本低，是高并发视频分析的理想硬件选择。

1.算力利用率优化

• ResNet算子结构与BM1684X 32TOPS INT8算力高度匹配。

• 通过INT8量化和算子融合，实现高计算密度、高吞吐量与低功耗的平衡。

2.边缘-云分工优化

• 边缘节点完成视频解析与推理，仅上传结构化结果。

• 带宽占用降低99%，显著减少网络传输和云端存储成本。

• 本地响应时间可达毫秒级，满足低延迟实时业务需求。

3.系统集成与运维成本降低

• 单设