2021年5月13日，亚太区领先的半导体分销商大联大控股旗下品佳，正式放出了一套基于恩智浦i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案。
坦白说，我们正处在一个以多媒体为核心、高度依赖数据和自动化的经济时代。汽车产业作为其中的关键一环，在各类技术推动下，正经历着前所未有的智能化转型。随着自动驾驶和辅助驾驶越来越成熟，一个现实的问题摆在了面前：怎么帮客户更高效地开发AI应用？
由大联大品佳推出的这套基于NXP i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案，正是奔着这个痛点去的。它用上了NXP自家的eIQ 2.0软件开发环境，整合了好几家不同算法供应商的方案，还提供了对应的API接口，客户拿到手就能直接调。核心芯片i.MX8QM本身也是一把好手，影像处理、机器学习、数据运算这些重活儿，它都能稳稳扛下来。
图示1-大联大品佳推出基于NXP i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案的方块图
i.MX8QM这颗芯片，里面塞了4核Cortex-A53、2核Cortex-A72，外加两颗内置GC7000XSVX的GPU。启动机制灵活快速，还支持显示屏故障转移功能——这在车载场景下可不是小加分项。更关键的是，它通过了ISO26262和ASIL-B认证，安全等级有保障，车规级项目用着才放心。
方案基于NXP原生BSP 5.4.24_2.1.0做开发，还加入了Python支持，并且能借助GPU/NPU把AI神经网络的运算效率提上来，应用场景自然更完整。值得一提的是，开发环境已经打包好了，用户拿到手就能直接上手，不用再折腾环境搭建。开源学习模组这块也没落下，OpenCV、TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe一应俱全，能帮客户省下不少开发时间和成本。
图示2-大联大品佳推出基于NXP i.MX8QM的AI影像辨识与车辆识别方案的场景应用图
核心技术优势
- Automotive Grade，ASIL-B；
- 16x Vec4-Shader GPU，32 compute units，支持OpenGL® ES 3.2和Vulkan®，支持Tessellation和Geometry Shading；
- 2x Arm A72 + 4x A53核心；
- MIPI CSI可同时接入两个高清摄像头；
- 品佳提供跨平台（PC to i.MX）的ML（Machine Learning）应用程式。
方案规格
- Python 3.7；
- TensorFlow 2.1；
- TensorFlow Lite 2.1；
- OpenCV 4.2.0；
- ArmNN 19.08。