Scheda centrale RK3566
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Scheda centrale RK3566

TC-RK3566 Punti salienti 1: CPU ad alte prestazioni
TC-RK3566 Caratteristiche principali 2: ISP Rockchip di nuova generazione (terza generazione).
TC-RK3566 Highlight 3: Potente capacità di decodifica/codifica multimediale
TC-RK3566 Highlight 4: Unità di elaborazione AI RKNN efficiente integrata

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prodotto descrizione

TC-RK3566 Caratteristiche

TC-RK3566 Punti salienti 1: CPU ad alte prestazioni

La nuova architettura ARM e il processo avanzato offrono prestazioni più elevate ed efficienza energetica

 

TC-RK3566 Caratteristiche principali 2: ISP Rockchip di nuova generazione (terza generazione).

fino a

La potente funzione HDR rende l'immagine nitida in controluce o in condizioni di luce intensa

Supporta l'uscita zoom simultanea a doppio canale

Funzione di cancellazione del rumore, in modo che anche l'immagine in condizioni di scarsa illuminazione sia delicata

Supporta la funzione di disappannamento, può vedere chiaramente anche nella foschia

Supporta la correzione laterale di LDCH per rimuovere la distorsione causata dalla lente del sensore


TC-RK3566 Highlight 3: Potente capacità di decodifica/codifica multimediale

Supporta la decodifica 4KP60 H.264/H.265/VP9 e altri formati HD

Supporta la decodifica simultanea di più sorgenti video

Supporta HDR10, prestazioni eccellenti in termini di colore e gamma dinamica

Supporta la post-elaborazione delle immagini, deinterlacciamento, denoising, miglioramento del colore, aumento della risoluzione

Supporta la codifica in formato 1080p 60fps H.264 e H.265

Supporta bit rate dinamico, frame rate, regolazione della risoluzione


TC-RK3566 Highlight 4: Unità di elaborazione AI RKNN efficiente integrata

NPU con potenza di calcolo di 0,8 TOP

Acceleratore hardware di rete neurale incorporato, supporto funzionamento efficiente INT8, INT16, FP16

L'hardware NPU supporta in modo nativo tecnologie come l'unione di pre-elaborazione, la quantizzazione del canale e lo zero skipping

Supporta la compressione senza perdita dei parametri della rete neurale INT8, INT16, FP16

Il core NPU supporta la convoluzione ordinaria, la convoluzione separabile in profondità, la deconvoluzione, la convoluzione dei fori, il livello completamente connesso e il livello di raggruppamento

I blocchi interni NPU includono operazioni di aggiunta multipla, attivazione, LUT e unità di conversione di precisione e supportano la costruzione di livelli personalizzati

Supporta la conversione del modello con un clic, supporta i modelli framework mainstream Caffe/TensorFlow/TF-Lite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet



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