昨天我們聊到，NPU 是邊緣 AI 的大腦，用來處理圖像識別、視頻分析這類“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)”。那問題來了：這顆 NPU 怎么用？怎么在實際項目中落地？

今天我們以鋇錸技術(shù)的 ARMxy 系列 BL450 工控機 為例，帶大家一步步拆解一下：

NPU，全稱 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，它不是用來跑系統(tǒng)或控制設(shè)備的，而是專門用于：

• 圖像識別（目標(biāo)檢測、人臉識別、物體分類）

• 視頻分析（異常行為判斷、車輛檢測）

• 模型推理（YOLO、MobileNet、ResNet等模型）

鋇錸 BL450 內(nèi)置一顆 6TOPS 的 NPU，也就是說，它每秒可以進行6萬億次 AI 運算，讓圖像識別不再依賴云端或顯卡，本地就能跑AI模型。

第一步：準(zhǔn)備一個 AI 模型

你可以從開源框架中獲取，也可以訓(xùn)練自己的模型。

• 支持的主流格式：PyTorch、TensorFlow、ONNX

• 轉(zhuǎn)換為 .rknn 格式（鋇錸提供轉(zhuǎn)換教程和工具）

• 推薦模型：YOLOv5n、YOLOv8n、PP-Human、MobileNetv3

第二步：部署模型到 BL450

BL450 搭載 Linux 系統(tǒng)，內(nèi)置 AI SDK，支持本地部署模型：

• 使用 USB 攝像頭或 IP 攝像頭接入視頻流

• 模型加載只需幾行代碼

• 圖像輸入 → 推理執(zhí)行 → 結(jié)果輸出

• 支持多模型切換和并行處理

 實用場景：

圖像識別結(jié)果 → 聯(lián)動 DO 輸出 → 觸發(fā)報警、開門或停止設(shè)備。

第三步：在代碼中調(diào)用 NPU 推理接口

BL450 提供 Python 和 C++ 兩種開發(fā)接口，兼顧靈活性與性能。你只需加載模型 → 送入圖像 → 獲取結(jié)果。

pythonfrom rknnlite.api import RKNNrknn = RKNN()rknn.load_rknn('./model.rknn')rknn.init_runtime()outputs = rknn.inference(inputs=[image_data])

輸出結(jié)果可直接用于：

• 分類判斷（比如“是否是人”）

• 目標(biāo)位置框坐標(biāo)（用于追蹤）

• 置信度判斷（提高準(zhǔn)確性）

鋇錸 BL450 搭載 NPU 后，可廣泛用于工業(yè)和邊緣識別任務(wù)：

 工業(yè)質(zhì)檢

• 識別零件缺失、異物混入、包裝錯誤等

• 替代人工質(zhì)檢，7×24 小時穩(wěn)定運行

 安全行為識別

• 判斷是否佩戴安全帽、反光衣

• 檢測是否進入禁區(qū)

• 本地報警或聯(lián)動設(shè)備控制

 儲能/電力巡檢

• 讀取模擬表針、液晶讀數(shù)

• 檢測人員跌倒、異常舉動

• 自動拍照、記錄、上報

 出入口識別

• 車牌識別、車輛計數(shù)

• 車位占用檢測

• 聯(lián)動道閘、抬桿、上傳數(shù)據(jù)

有了鋇錸 BL450，你只需一個攝像頭 + 一個模型，就能構(gòu)建完整的“邊緣AI識別+控制”系統(tǒng)。

NPU 不再是“高高在上”的技術(shù)壁壘，而是可以真正落地、真正創(chuàng)造價值的工業(yè)工具。