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High-Frame-Rate Global Shutter Cameras
27月-25

高速全局快门相机+高帧率：体育场景中的实时追踪究竟有多强大？

在现代体育这个分秒必争、瞬息万变的世界里，捕捉动作的每一个细微之处不仅仅是锦上添花，更是至关重要。无论是分析运动员的生物力学、验证终点摄影判定的结果，还是追踪时速 200 公里的网球发球，传统相机往往力不从心。在捕捉快速、不可预测的运动时，模糊、畸变以及错失关键时刻等问题常常困扰着拍摄画面。而全局快门技术结合强大的 AI 处理能力的高速相机，例如思林杰科技的 Horus 高速全局快门相机（Horus-B5476-A），正在彻底改变体育领域的实时追踪与分析。 1. 体育追踪的挑战：速度、清晰度与实时性需求 体育项目给视觉追踪系统带来了独特的挑战： 极致的速度：球类运动速度惊人（例如网球发球>200km/h，冰球射门>160km/h，棒球投球>160km/h）。运动员的加速、减速和变向都在瞬间完成。 运动伪影：在快速摇摄或拍摄高速运动物体时，标准 CMOS 传感器的卷帘快门失真（“果冻效应”）普遍存在，导致图像扭曲，无法进行精确分析。 毫秒级关键时机：许多判罚决定依赖于毫秒级的精确度——球是否过线？跑步运动员是否抢跑？冰球是否越过门线？ 实时性需求：教练、裁判、转播商和表现分析师越来越需要在赛事进行中就获得可操作的洞察，而不仅仅是赛后分析。 环境因素：系统必须在多变的照明条件（从明亮的阳光到体育场的夜间比赛）以及通常苛刻的物理环境（灰尘、湿度、温度波动）下可靠运行。 2. 解决方案：高帧率+全局快门+AI 高帧率、全局快门传感器和集成 AI 这三者的完美结合，成为了改变游戏规则的关键。让我们深入解析为何 Horus 高速全局快门相机在体育领域具有独特优势： 2.1 全局快门：从源头消除畸变 解决的问题：与逐行扫描捕获图像、导致高速运动物体出现倾斜的卷帘快门传感器不同，全局快门可以同时捕获整个图像。 Horus  优势：Horus 配备 1英寸全局快门 CMOS 传感器。这对体育应用至关重要： 清晰捕捉动作瞬间：短跑运动员蹬踏跑道的瞬间、高尔夫球被击中的刹那、体操运动员空翻的中间姿态，都能被清晰捕捉，无抖动、无倾斜、无部分曝光。图像几何形状保持真实。 告别“果冻效应”：快速摇摄球场或场地不再导致整个场景扭曲。运动员和球体始终保持锐利可辨。 精准分析的基础：精确的位置跟踪、尺寸测量和速度计算必须基于无失真的图像。全局快门提供了这一根本的完整性。 2.2 高帧率：冻结模糊，捕捉每一刻 解决的问题：低帧率会遗漏帧与帧之间的关键时刻，且难以冻结动作，即使快门速度很快也容易产生运动模糊。 Horus 优势：Horus 提供卓越的帧率表现： 4K (4096x2160)下60 帧/秒：为广域分析提供前所未有的细节——追踪球场上的多名球员、分析球队阵型，或高分辨率捕捉复杂的生物力学动作。 1080P 下120 帧/秒：这是捕捉最快个体动作（如投手的摆臂动作、网球发球的击球点、游泳运动员的转身、短跑运动员的起跑）的理想帧率。此帧率极大提高了捕捉精确、决定性瞬间的概率。 影响：更高的帧率意味着更流畅的慢动作回放、更精细的动作分析，并显著减少运动模糊，使目标识别和追踪更清晰。 2.3 集成 AI 算力：边缘端的实时智能 解决的问题：原始视频为数据，传统需传至中央服务器提取球员位置、球轨迹等洞察，存在延迟与带宽瓶颈。 Horus 优势：Horus 的核心是强大的Hi3519AV100处理器，集成了2Tops (万亿次运算/秒)的 NPU (神经网络处理单元)。这直接将 AI 处理能力带到相机端（“边缘AI”）： 实时目标检测与追踪：Horus 可在本地运行复杂的AI模型，即时检测并追踪运动员、球、特定装备（如冰球杆、网球拍）及场地区域，同时高精度追踪多个目标。 即时事件识别：实时检测进球、犯规、越线、起跑、终点等关键事件，触发录制、警报或数据标记。 自动数据标记：将元数据（如球员 ID、时间戳、速度估计值、事件标记）直接嵌入视频流中，简化赛后分析流程。 降低延迟与带宽：Horus 支持在相机端处理数据，仅传输相关洞察结果或预分析视频片段，减少网络传输量。原生低延迟 RTSP 视频流，能将 AI 处理后的分析结果（追踪框、事件标签等）实时叠加在高质量视频流上，快速传输至教练平板、裁判监视器、转播制作系统，便于教练 / 裁判获取实时反馈 ，实现即时回看与实时决策辅助。 适应性：AI 模型支持按运动项目、规则变更或追踪需求更新定制。 开放算法平台：Horus 高速相机提供功能强大的软件开发套件 (SDK) 支持用户在相机硬件平台开发部署自定义 AI 算法与分析模型，适配棒球挥棒分析、足球越位判断等场景，充分发挥 2 Tops NPU 算力。 2.4 适应严苛环境的稳健性 Horus 专为在典型的体育场馆环境下可靠运行而设计： 宽工作温度范围 (0°C 至 50°C)：确保从寒冷的清晨赛事到炎热的室内场馆都能正常工作。 工业级设计：紧凑尺寸 (115x71x57mm) 和 IP30 防护等级（正确安装镜头和网线时）提供防尘和防意外接触保护。 高效节能：功耗低于 8W，适合在供电有限或需要部署大量摄像头的场所安装。 灵活、可靠的高带宽连接：双千兆网口提供链路冗余，保障高分辨率 / 高帧率视频流（含 AI 分析 RTSP 流）、配置管理及数据回传带宽；支持灵活组网（如一口输出低延迟视频流至现场系统，另一口用于设备管理与上传），结合 265/H.264 编码，在有限网络下传输高质量低延迟视频，确保画面不卡顿。 3. Horus 如何变革体育应用？ 表现分析（个人&团队）高帧率无畸变画面下，支持技术动作（如跑步步态、投掷力学）的生物力学分析，实时追踪球员位置与团队动态。 战术分析：实时追踪球员阵型、球的移动以及空间创造/封锁。为教练提供即时反馈。 自动化判罚与回放：为线审（网球、足球门线）、越位判罚、触壁/触地（游泳、橄榄球）、起跑/终点判定提供超高清、无失真的证据。AI 可即时标记潜在争议事件。 转播增强：直接从相机画面生成实时数据和可视化信息（球员速度、跑动距离、射门/击球速度/旋转），提供独特、清晰的慢动作回放（多角度）。 人才识别与发展：精准测量速度、加速度、反应时间及技术动作，辅助客观评估。 球迷互动体验：为互动显示屏提供实时球员追踪、测速枪功能及即时回放互动服务。 4. 结论：实时体育追踪的制胜优势 4K 高分辨率、120fps 超高帧率（4K 下支持 60fps）、全局快门零畸变技术与...

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NEXUS
276月-25

FPGA模块如何助力现代工厂实现高速数据采集和实时处理

1. 工业 4.0 背景下的数据挑战 在智能制造的浪潮下，现代工厂正加速从“自动化”向“智能化”迈进。随着传感器部署密度的迅速上升，工厂内部产生的数据量呈几何级增长，涵盖结构化数据（如温度、湿度、压力）与非结构化数据（如图像、视频、音频）等多种类型，对数据采集与处理能力提出了前所未有的挑战： 实时性要求高：在高速生产线、精密制造与运动控制等场景中，关键数据必须被及时采集与处理，以确保生产过程的高效运行与安全性。这不仅要求系统具备高速采集能力，更要求具备每秒处理百万乃至千万数据点的能力。 传输与处理带宽受限：庞大的原始数据若未经处理直接上传至数据中心或云端，将对网络带宽造成巨大负担，且传输延迟难以控制，极易影响系统响应速度和可靠性。 多协议兼容的复杂性：现代工厂常用的工业以太网、CAN、Profibus 等通信协议并存，系统需兼容上百种协议并实现无缝对接，大大增加了系统集成的复杂性。 2. FPGA 技术的核心优势 传统处理器架构逐渐难以胜任智能制造的核心需求。FPGA（现场可编程门阵列）凭借其强大的并行处理能力、毫秒级低延迟响应以及灵活可重构的架构，正在成为应对工业 4.0 数据挑战的关键技术，为工业数据采集与实时处理提供了理想解决方案： 并行处理能力强：FPGA 最突出的优势，FPGA 可同时处理来自多个传感器的高速数据流，远超传统CPU 串行处理能力，适用于工业协议数据的高速采集与实时处理。 延迟极低：FPGA 在实时处理中的重要优势。由于 FPGA 能够在硬件级别上直接实现数据处理，避免了传统处理器中因软件调度带来的延迟，因此在需要快速响应的应用场景中表现卓越。这种确定性的低延迟特性对于工厂车间始终在线的功能和运营至关重要。 可编程性高：开发者可根据实际应用灵活配置逻辑结构，实现针对不同算法和数据流的优化处理，适配多种复杂场景。 协议兼容灵活：FPGA 可支持多种工业通信协议并实现协议转换，满足设备之间的实时互联需求。兼容如 OPC-UA、TSN 等工业标准，助力构建安全可靠的工业通信网络。 3. ARM+FPGA 异构架构的协同优势 现代工业数据采集系统常采用 ARM+FPGA 异构架构，充分结合两者优势。FPGA 负责高速采集与预处理工业协议数据，ARM 处理器则承担系统协调、资源管理和结果可视化，实现高效集成。 可比喻为：ARM 是“通用工人”，FPGA 是“定制专家”，协同应对复杂应用。该架构兼具灵活性与高性能，广泛应用于医疗设备、工业采集系统、能源电力等对数据处理和显示要求较高的场景中。 4. 智能制造应用场景 FPGA 在智能制造中的应用非常广泛，从设备级控制到系统级优化都发挥着关键作用： 机器视觉与 AI 推理：FPGA 具备出色的图像数据处理能力，支持高速采集、流水线式图像处理以及确定性低延迟的边缘 AI 部署。可实现高速相机和三角激光测距等工业视觉任务，提升产线智能化水平。 预测性维护：依托 FPGA 的低功耗高性能特性，可实现对设备运行状态的实时监测与异常检测，提前预警潜在故障，减少停机时间，帮助企业降低维护成本并延长设备寿命。 实时控制与信号处理：在运动控制和过程控制领域，FPGA 可精确调节电机和执行器的运行状态，实现高精度的位置、速度与加速度控制。同时支持快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波等复杂算法，显著提升工业信号处理效率与系统稳定性。 5. 思林杰 FPGA 模块产品介绍 思林杰科技深耕 FPGA 技术多年，拥有两个主要产品系列：SG2625 系列和 NEXUS 系列，均采用了先进的 ARM+FPGA 异构架构设计。 5.1 SG2625 系列：高性价比的工业级选择 强大的异构计算架构 SG2625 基于 Xilinx ZYNQ-7000 系列 SoC，集成了 Xilinx XC7Z020 / 010 / 007S，可编程芯片内部融合了双核 ARM Cortex-A9 处理器与 Xilinx 7 系列 FPGA 逻辑单元，兼顾通用处理与并行计算能力，适用于多种工业应用场景。 丰富的存储与高速通信接口 模块内置 1GB DDR3 SDRAM（x32 数据总线）、4GB eMMC 和 16MB 四通道 SPI Flash，支持高速数据处理、程序存储及缓存需求。同时集成千兆以太网 PHY 和 USB...

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4K Global Shutter Camera
186月-25

4K 全局快门相机VS树莓派全局快门相机 | 高速视觉领域的技术博弈

1. 全局快门技术：高速成像的关键技术路径 在机器视觉与高速成像领域，快门技术的选择直接决定了图像采集的准确性与可靠性。全局快门（Global Shutter）与卷帘快门（Rolling Shutter）的技术分野，本质上是对 “动态场景捕捉能力” 的不同解答。卷帘快门通过逐行曝光的方式完成成像，在拍摄高速运动物体时易产生 “果冻效应” （Jelly Effect），导致画面扭曲变形；而全局快门通过一次性曝光冻结整个画面，彻底解决了运动模糊与形变问题，成为工业检测、智能交通、体育科研等高速场景的刚需技术。 当前市场上，以思林杰 Horus 4k高速全局快门相机为代表的专业级 4K 全局快门方案，与基于树莓派（Raspberry Pi）的开源全局快门相机，形成了从工业级到创客级的技术梯队。本文将从技术架构、应用场景两个维度展开对比分析，为行业用户与技术爱好者提供客观的选型参考。 2. 技术架构对比：专业级与开源方案的底层差异 2.1 4K 高速全局快门相机：工业级硬件的系统集成 以思林杰 Horus 4k高速全局快门相机为例，其硬件架构体现了典型的工业级设计思路： 核心处理器：采用 Hi3519AV100 芯片，集成 2TOPS 算力的 NPU 单元，可直接在端侧完成 AI 算法部署（如目标检测、轨迹跟踪），减少对后端服务器的依赖。 成像单元：搭载 1 英寸 890 万像素全局快门 CMOS 传感器，像素尺寸 3.45μm×3.45μm，支持 4096×2160（4K）分辨率下 50fps 帧率，或 1080P 分辨率下 120fps 高速拍摄，满足 ISO 12233 标准的动态分辨率测试要求。 数据处理：支持 265/H.264/MJPEG 多编码格式，通过 RTSP 协议输出低延迟视频流（延迟＜100ms），并集成 NTP 时间同步功能，确保多机位协同拍摄时的时间戳一致性。 2.2 树莓派全局快门相机：开源生态的成本优先策略 树莓派方案通常采用模块化组合模式： 核心平台：以树莓派 4B/CM4 为处理核心，CPU 性能约为 1.5TOPS（浮点运算），需外接 USB 或MIPI CSI-2 接口的全局快门模块（如 Raspberry Pi Global Shutter Camera Module）。 成像单元：多数采用 1/2.3 英寸 200 万像素全局快门传感器，支持 1920×1080 分辨率下 60fps 帧率，或 720P 下 120fps，像素尺寸 2.8μm×2.8μm，动态范围约 65dB。 数据处理：依赖树莓派操作系统（Raspbian）的软件编码，主流仅支持 H.264 格式，RTSP 流延迟通常在 200-500ms 之间，时间同步需通过软件 NTP...

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PCIe DAQ 221
126月-25

基于FPGA的DAQ系统|实现高性能数据采集的挑战

在当今技术领域，数据是创新的基础。高效、精准地获取数据对科研、工业自动化和医疗诊断等都至关重要，这正是数据采集（DAQ）系统的核心。在众多 DAQ 技术中，基于现场可编程门阵列（FPGA）的系统因其卓越的性能和灵活性备受关注。 FPGA，就像一块可以根据我们需求“变形”的芯片，可高速并行处理大量数据，实现传统处理器难以达到的低延迟和高性能，使其在需要高吞吐量和精确时序控制的 DAQ 应用中大放异彩。然而，充分发挥 FPGA 潜力也面临挑战。接下来，我们就探讨这条高性能数据之路上的“拦路虎”。 1. 基于FPGA的 DAQ优势 在深入挑战之前，我们先快速了解一下基于 FPGA DAQ 系统的诱人之处： 极致的速度与并行处理：FPGA 内部的逻辑单元可以并行工作，如同成千上万个小处理器同时进行运算，能够轻松应对每秒数 GB 甚至数十 GB 的数据流。 毫秒级的低延迟：硬件直接实现数据通路，避免了软件层层转发的延迟，对于实时控制和响应至关重要。 高度定制化：FPGA 的可编程特性允许根据特定应用需求量身定制硬件逻辑，实现最优的性能功耗比。 灵活性与可升级性：设计完成后，FPGA 可通过重新编程升级功能，延长系统生命周期。 2. 实现高性能基于 FPGA DAQ 面临的六大挑战 尽管优势显著，但实现基于 FPGA 的 DAQ 系统并非没有挑战。主要挑战包括： 硬件设计与调试（精密工程的考验）：FPGA 板卡设计复杂，需精确控制高速信号完整性（阻抗、线长）、稳定电源和有效散热。这要求深厚的硬件工程经验。 HDL 编程（思维方式的转变）：需使用硬件描述语言（Verilog/VHDL）进行并行设计，协调大量并发任务。调试复杂、代码量大，可读性和可维护性差，需转变思维方式。 软硬件协同设计（无缝衔接的艺术）：需高效整合 FPGA 固件与上位机软件，涉及通信接口（PCIe/Ethernet/USB）、协议实现、驱动和 API 开发，确保数据无缝传输。 测试与验证（确保万无一失）：系统复杂性要求严格测试，包括功能仿真、时序验证、硬件在环测试和压力测试，以保障可靠性。 人才与学习曲线（专业技能的稀缺）：FPGA 开发需精通数字电路、信号处理、FPGA 架构和工具链，学习曲线陡峭，专业人才稀缺，增加成本和周期。 成本与项目周期（长远投入的考量）：初期投入高（高端 FPGA、工具、IP 核），开发周期长（复杂设计、严格验证）。但其带来的高性能、可靠性和定制性在特定应用中具有长期价值。 3. 思林杰的解决方案 面对这些挑战，我们深知专业性和经验的重要性。作为一家致力于提供高性能基于 FPGA DAQ 解决方案的公司，我们： 拥有经验丰富的专家团队：我们的工程师团队在 FPGA 设计、高速硬件、嵌入式软件等方面拥有多年的项目经验。 采用成熟的开发流程：从需求分析、系统设计、硬件实现、固件开发到严格的测试验证，我们遵循规范化流程，确保项目品质和可靠性。 投入先进的工具与技术：我们利用业界领先的 FPGA 开发工具、仿真平台和测试设备。 提供定制化解决方案：针对客户的特定需求，我们提供量身定制的基于 FPGA DAQ 解决方案。 持续创新与学习：我们密切关注 FPGA 技术和 DAQ 领域的最新发展。 更重要的是，我们将这些能力和经验，凝聚成一系列高性能、易用性兼备的基于 FPGA 的数据采集产品，帮助我们的客户轻松驾驭高速数据世界。接下来，让我们介绍思林杰科技的三款代表性基于 FPGA DAQ 产品，它们构建了覆盖多场景的高性能 DAQ 解决方案。以下从技术架构、产品特性与应用实践展开分析。 3.1 FPGA 架构：数据采集的核心引擎 思林杰 DAQ 系统的核心架构由模拟前端（AFE）、模数转换器（ADC）、FPGA SoC 及触发模块组成： AFE 信号调理：通过放大、滤波等预处理确保模拟信号的稳定性，支持 ±0.9V 至 ±10V 多量程输入，适配不同强度的信号源。 ADC 数字量化：采用 8 位至 24 位分辨率 ADC，覆盖 50 KSPS 至 5 GSPS 采样率，实现从低速高精度（如医疗信号）到高速宽频（如雷达脉冲）的全场景覆盖。 FPGA 并行处理：基于...

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