深图智能工作室

计算机视觉（Computer Vision）是AI智能眼镜的核心技术之一，旨在通过图像传感器捕捉环境信息，并利用算法实现场景理解、目标识别与行为预测。实时环境感知：通过摄像头与传感器捕捉光线、物体位置及动态信息。多模态交互支持：结合语音、手势与视觉输入，实现自然交互。数据增强与优化：通过算法提升图像质量（如降噪、HDR、防抖）。从多帧降噪到生成对抗网络，视觉算法的革新正将AI智能眼镜从“可穿戴设备”进化为“认知增强终端”。

AI智能眼镜作为XR（扩展现实）技术的代表产品，其核心矛盾在于**性能、功耗与体积的三角平衡**。主控芯片作为设备的“大脑”，需在有限空间内实现复杂计算、多模态交互与全天候续航，这对芯片架构设计提出了极高要求。

在Hi35xx平台，可以通过IVE、VPSS、VGS三个模块完成视频的实时缩放功能。

YOLOv5作为单阶段检测框架的集大成者，凭借其卓越的实时性、高精度和易用性，已成为工业界实际部署的首选方案。yolov5的最新版本是7.0，该版本是官方最后更新的一个版本。：基于PyTorch框架构建，支持动态图机制与ONNX生态的无缝对接：提供n/s/m/l/x五种参数量级，满足不同算力场景需求：集成Mosaic、MixUp等先进增强方法：支持TensorRT、OpenVINO等主流推理框架：官方维护团队保持每月更新频率，2023年新增实例分割扩展功能。

OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，支持C++、Python等多种语言，适用于图像处理、目标检测、机器学习等任务。其核心由C++编写，高效轻量，提供实时视觉处理功能，广泛应用于工业自动化、医疗影像等领域。在Hi3516DV300芯片上，可以便捷地进行交叉编译。

开发板需配备视频输入接口，如MIPI-CSI、USB摄像头、网络摄像头（RTSP视频流）等。满足仿真算法时数据的来源需求，可以便捷地在板卡端获取想要进行测试的数据。视频输出的话，主要是需要一个无压缩显示接口，最常见的就是HDMI了。算力架构需包含主控CPU、专用AI加速单元（NPU/TPU）、通用的图像处理库（裁剪、缩放、颜色空间转换等）。CPU是通用的计算资源，主要是担任算法任务的调度和协助算法专用硬件加速器。

本文相关的全部源码和RtspSever库，我已打包上传，欢迎大家免费下载，。每一个嵌入式视觉算法工程师，都应该有一套属于自己的算法仿真和测试环境。可以方便地进行视频、图像等素材进行在线导入，可以方便地展示算法结果，可以快速地模拟应用场景，进行算法开发。在视频、图像文件等素材的在线导入模块，搭建一个属于自己的RTSP服务器，是一个理想的选择。