思林杰推出的NeoCAM AI相机，基于新一代Rockchip RV1126B处理器平台，结合sony-IMX678传感器，搭配高清无畸变镜头，不仅能够满足大规模部署的需求，更能根据不同应用场景精准匹配相机配置，为无人超市提供完整的计算机视觉解决方案。相机距离人脸6到8米，用12mm焦距镜头，70°视角覆盖10米宽的区域，人脸像素超过80×80，足够人脸算法精准识别。相机离货架1到4米，采用8mm

综上所述，RV1126 开发板借其卓越的硬件特性和强大计算和视频处理能力，无疑是那些渴望在边缘计算和视觉处理领域实现创新突破的开发者和企业的理想之选。基于 RV1126 开发板的创新产品，如思林杰的 Horus AI 相机，正推动着边缘计算和视觉处理技术的发展，为各行各业提供前沿的解决方案。未来，随着更多开发者和企业的加入，RV1126 开发板的应用场景将更加广泛，其潜力也将得到更充分的挖掘。本文

因此，我们不仅提供稳定的图像采集能力，更通过内置的强劲算力与开放生态，让相机具备“在传统难以看清的场景下，依靠算法‘算’得清”的能力——无论是雨雾造成的对比度下降，还是逆光导致的局部过暗，都能通过实时图像增强算法进行修复与还原。更通过开放的平台与完善的开发支持，赋能开发者将自有算法快速落地，“看懂”并“解决”更深层次的业务痛点。而在AI技术深度渗透的今天，行业的需求已经发生了根本性的转变：我们需要

可以看到，物理数据采集并非简单的数据输入环节，而是一项涵盖信号前端、系统架构、并行处理与部署方式的综合工程，其稳定性与可扩展性直接影响 AI 系统在工业与科研场景中的长期运行能力。然而，真实世界的感知并不止于物理量本身。不同类型的数据来源于不同层级的系统，对应着不同的采集方式、工程难度和应用价值，共同支撑 AI 模型训练、推理与系统运行。总体来看，面向 AI 的物理数据采集是一项涵盖前端设计、并行

在 AI 视觉项目落地的过程中，“算法跑在相机端还是服务器端？” 始终是开发者绕不开的问题。传统思路里这是道二选一的选择题，端侧低延迟但算力有限，云端算力强却依赖网络、成本高。而瑞芯微 RV1126B AI 相机给出了更优解 ——端云协同，让计算在最合适的位置发生，也成为了从 IPC 网络摄像机到车载场景的通用视觉解决方案。

在 AI 视觉项目落地的过程中，“算法跑在相机端还是服务器端？” 始终是开发者绕不开的问题。传统思路里这是道二选一的选择题，端侧低延迟但算力有限，云端算力强却依赖网络、成本高。而瑞芯微 RV1126B AI 相机给出了更优解 ——端云协同，让计算在最合适的位置发生，也成为了从 IPC 网络摄像机到车载场景的通用视觉解决方案。

依托强大的海思 Hi3519AV100 处理器平台，NeoCAM不仅提供了卓越的硬件基础，更是一个强大的开放式 AI 计算平台，为二次开发赋能，助力客户构建专属的高速视觉解决方案。系统集成商或开发者可以基于 NeoCAM 平台，高效集成其成熟的 LPR 算法库，快速构建高速、高精度的车牌识别系统，应用于卡口、停车场、智慧园区等场景，提升稽查效率和通行体验。生产线上的机械臂高速运动、产品传送带上的快

的硬件设计以高集成度、低功耗和场景适配性为核心目标，其核心处理单元采用 RockChip RV1126 芯片 —— 一款专为边缘视觉计算优化的 SoC，集成四核 ARM Cortex-A7 处理器与 2.0 TOPS 算力的 NPU（神经网络处理单元），可高效运行轻量级 AI 模型如 YOLOv3、MobileNet 等，同时支持 H.264/H.265 视频编解码，满足实时视频流处理需求。SDK

依托强大的海思 Hi3519AV100 处理器平台，NeoCAM不仅提供了卓越的硬件基础，更是一个强大的开放式 AI 计算平台，为二次开发赋能，助力客户构建专属的高速视觉解决方案。系统集成商或开发者可以基于 NeoCAM 平台，高效集成其成熟的 LPR 算法库，快速构建高速、高精度的车牌识别系统，应用于卡口、停车场、智慧园区等场景，提升稽查效率和通行体验。生产线上的机械臂高速运动、产品传送带上的快

思林杰科技在这方面的有多年的技术沉淀，包括 FPGA 系统，CPU 系统以及 SoC 系统均有成熟的生产设计经验，并承接定制化业务，欢迎咨询交流。总之，Horus 是一套可定制的 AI 相机软硬件开发平台，提供了完整的 SDK，配有系统、驱动、图像处理、AI 应用接口，支持 Python/C/C++ 多种开发, 缩短软硬件设计和开发的时间与成本。Horus AI 相机通过集成智能分析算法和强大的视