Płyta główna RK3566

Najważniejsze cechy TC-RK3566 1: Wysokowydajny procesor
TC-RK3566 Najważniejsze cechy 2: Nowa generacja (trzeciej generacji) Rockchip ISP
TC-RK3566 Wyróżnienie 3: Potężne możliwości dekodowania/kodowania multimediów
TC-RK3566 Wyróżnienie 4: Zintegrowana, wydajna jednostka przetwarzająca RKNN AI

Wyślij zapytanie Pobierz plik PDF

Opis produktu

Funkcje TC-RK3566

Najważniejsze cechy TC-RK3566 1: Wysokowydajny procesor

Nowa architektura ARM i zaawansowany proces zapewniają wyższą wydajność i energooszczędność

TC-RK3566 Najważniejsze cechy 2: Nowa generacja (trzeciej generacji) Rockchip ISP

aż do

Potężna funkcja HDR sprawia, że obraz jest wyraźny pod światło lub przy silnym oświetleniu

Obsługa jednoczesnego powiększania dwukanałowego

Funkcja redukcji szumów, dzięki czemu obraz w warunkach słabego oświetlenia jest również delikatny

Obsługuje funkcję odmgławiania, widzi wyraźnie nawet przy zamgleniu

Wspieraj boczną korekcję LDCH, aby usunąć zniekształcenia spowodowane soczewką czujnika

TC-RK3566 Wyróżnienie 3: Potężne możliwości dekodowania/kodowania multimediów

Obsługa dekodowania HD 4KP60 H.264/H.265/VP9 i innych formatów

Obsługa jednoczesnego dekodowania wielu źródeł wideo

Obsługa HDR10, doskonała wydajność w kolorze i zakresie dynamicznym

Obsługuje przetwarzanie obrazu, usuwanie przeplotu, usuwanie szumów, wzmacnianie kolorów, zwiększanie rozdzielczości

Obsługa kodowania w formacie 1080p 60fps H.264 i H.265

Obsługa dynamicznej szybkości transmisji bitów, liczby klatek na sekundę, regulacji rozdzielczości

TC-RK3566 Wyróżnienie 4: Zintegrowana, wydajna jednostka przetwarzająca RKNN AI

NPU o mocy obliczeniowej 0,8 TOPS

Wbudowany akcelerator sprzętowy sieci neuronowej, obsługa wydajnej pracy INT8, INT16, FP16

Sprzęt NPU natywnie obsługuje technologie, takie jak scalanie przetwarzania wstępnego, kwantyzacja kanałów i pomijanie zer

Obsługa bezstratnej kompresji parametrów sieci neuronowej INT8, INT16, FP16

Rdzeń NPU obsługuje zwykły splot, splot z możliwością separacji głębokości, dekonwolucję, splot otworów, w pełni połączoną warstwę i warstwę puli

Wewnętrzne bloki NPU obejmują operacje wielokrotnego dodawania, aktywację, LUT i precyzyjne jednostki konwersji oraz obsługują niestandardową konstrukcję warstw

Obsługuje konwersję modeli jednym kliknięciem, obsługuje główne modele frameworków Caffe/TensorFlow/TF-Lite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet