AI技术应用于安防监控领域，需要不断突破算力、算法、数据等局限。算力的提升有赖于AI芯片处理能力的提升，而算法的升级需要软硬件结合和开放的算法生态的支持。

　　小视科技着力打造"开放、合作、易用"的算法生态，具备适配各大主流厂商芯片的能力。目前，小视科技AI研究院已将算法适配瑞芯微RV1109芯片。

　　RV1109作为一款高性能AI视觉处理器，较之于其他通用芯片，RV1109具备更强算力，基于NPU这一专门针对深度卷积神经网络的处理核心，能够在拥有出色视觉算法处理能力的同时，兼具更低的功耗和更高的性价比。在IPC及其他智能视觉应用上均具有较大优势。

　　为推动智能化普及，解决当下AI摄像机存在的诸多难题，如图像效果、算法兼容性、功耗、存储、运行速度以及体验效果，小视科技配合RV1109，以算法加持，为当前行业快速发展赋能。

　　小视科技算法完美适配RV1109

　　优异的算法能够带来算力上的跃进，改善物理架构，提升芯片物理性能。在安防行业应用中，前端设备往往需要功能更强大的芯片来运行性能更好的算法，用于实时跟踪、面部识别等应用。

　　小视算法，可满足市面上大多产品开发需要，能快速推动RV1109芯片应用，加速AI产品落地。其算法性能优异，可实现毫秒级识别，即使在室外逆光、强光等复杂场景下，也可实现有良好的识别效果。

　　算法支持离线人脸识别，其人脸识别精准度可达99.8%，并集成了人脸采集、比对、识别、属性检测、RGB活体、人脸追踪、口罩检测、口罩人脸识别功能等多种功能，可适应更多场景。

　　如以摄像头输出视频流为例，其进行人脸检测并跟踪每个人脸，通过检测或跟踪框进行五官定位和姿态评分，输出每个人序列中评分最高的图片+检测框+关键点，实现人脸抓拍。

　　小视科技的SDK集成了人脸检测、人脸追踪、活体识别、人脸识别的功能，适用于室内、室外等多种应用场景。在疫情期间，首创基于注意力机制的识别算法，针对佩戴口罩的人脸识别，生产环境运行精度达到99.2%，配合疫情防控在社区、医院、学校、工地、政府机关等多个场景做到了生产落地。

　　此外，小视科技的SDK还支持红外图像的活体识别和人脸识别。业内首推的红外人脸识别技术不需要补充光源，能够在弱光情况下识别人脸，生产环境运行精度达到98.5%。

　　RV1109具有高性能的外部DRAM(DDR3/DDR3L/DDR4/LPDDR3/LPDDR4)，能够维持高要求的内存带宽。但随着百万级千万级摄像头像素发展，视频监控海量的数据对于芯片的算力、存储均提出更高要求。

　　为进一步提升智能终端识别速度及能力，算法通过人脸图像质量检测功能，在人脸注册及摄像头抓取环节中进行图像质量检测，能够自动剔除画面模糊及偏转角过大的人脸图像，大大提高识别效率。

　　算法支持离线激活，也可以满足安全级别更高、不支持公网接入的场景。用户可自主选择在无网络运行环境下离线激活SDK，保证自身客户的数据隐私。

　　近年来，小视科技持续加码研发投入，积累了大量高性能、高复制性的技术能力。凭借其稳定性能和高性价比，以及优异的场景覆盖能力、底层自有技术的持续优化能力，在细分领域中拥有强劲的市场竞争力，是购买SDK的硬件厂商或是缺少数据能力的AI企业所欠缺的竞争优势。