分析报告：Cyclops-Hybrid | 为FPV自动瞄准优化RV1106 SoC

报告目录

问题与挑战

“Cyclops-Hybrid”架构

在 RV1106 上的实现

成果与效率

集成至“猎手”综合系统

结论与前景

1. 问题与挑战

现代 FPV 自动瞄准任务需要以高帧率和最小延迟实时处理视频流。基于将视频传输到远程服务器进行处理的传统方法，对于主动防御系统来说具有不可接受的延迟。

将计算能力直接部署在炮塔上的必要性带来了严格的限制：

有限的功耗（低于 5 瓦）
计算模块尺寸迷你
在宽温范围（-40°C 至 +85°C）下工作
与批量生产兼容的成本

RV1106 硬件限制

NPU（神经处理器） 0.5 TOPS

CPU（处理器） 2×Cortex-A7 @ 800 MHz

内存 512 MB DDR3

功耗 1.5-3 瓦

成本 ~15 美元（批量）

对比：NVIDIA Jetson Nano（21 TOPS）功耗 5-10 瓦，价格 99 美元起

核心挑战

在 NPU 性能仅为 0.5 TOPS 的 SoC 上确保执行现代目标检测神经网络算法（YOLOv5-nano），同时保持不低于 25 FPS 的处理速度，以有效跟踪高速目标。

2. 架构范式“Cyclops-Hybrid”

“Cyclops-Hybrid”范式代表了一种在 SoC 不同单元间分配计算负载的创新方法。我们开发了一种混合模型，而不是传统的仅在 NPU 上运行神经网络的方法，该模型：

流水线拆分

将神经网络拆分为在不同计算单元上执行的子任务

并行处理

同时利用 NPU、CPU 和 DSP 处理不同阶段

自适应过滤

基于场景分析的动态计算负载降低

“Cyclops-Hybrid”架构图

阶段 1：CPU

准备视频帧：缩放到 640×640，像素归一化，色彩空间转换。通过优化库在 CPU 上执行效率最高。

阶段 2：NPU

执行神经网络 YOLOv5-nano 的卷积层。专用 NPU 以最低功耗为乘法累加（MAC）运算提供最高效率。

阶段 3：DSP + CPU

结果处理：非极大值抑制（NMS），目标跟踪，误报过滤。DSP 高效处理向量运算，CPU 处理决策逻辑。

方法的创新性

我们并未尝试将整个神经网络在 NPU 上运行（由于内存和性能限制而无法实现），而是将网络拆分，将开始和结束层放在 CPU 和 DSP 上执行。这使得处理超出 RV1106 NPU 标称能力 3 倍的模型成为可能。

3. 在 SoC Rockchip RV1106 上的实现

神经网络模型适配

为了在 RV1106 上实现，对 YOLOv5-nano 模型进行了深度优化：

INT8 量化：将权重和激活转换为 8 位整数格式，保持 95% 的准确率
棱柱拆分：分离开始和结束层以便在 CPU/DSP 上执行
内存优化：通过逐步加载权重将内存消耗从 450 MB 减少到 120 MB
流水线化：重叠 I/O 操作与计算以最小化空闲时间

流水线优化示例

// Cyclops-Hybrid 流水线伪代码
void cyclops_hybrid_pipeline(Frame input_frame) {
    // 阶段 1：CPU - 预处理
    Frame preprocessed = cpu_preprocess(input_frame);
    
    // 阶段 2：NPU - 卷积层（与准备下一帧并行）
    Tensor features = npu_conv_layers(preprocessed);
    
    // 阶段 3：DSP/CPU - 后处理（与下一帧的 NPU 并行）
    Detections detections = postprocess(features);
    
    // 阶段 4：CPU - 跟踪与决策
    TrackedObjects tracked = track_objects(detections);
    
    return tracked;
}

流水线处理使得从捕获帧到获得目标坐标的延迟仅为 40 毫秒的情况下，达到 25 FPS。

优化方法对比

优化方法	速度 (FPS)	内存 (MB)	准确率 (mAP)	适用性
基础 YOLOv5-nano (FP32)	2-3 FPS	450 MB	28.5%	不适用
INT8 量化（完全在 NPU）	8-10 FPS	220 MB	27.1%	有限
Cyclops-Hybrid (INT8)	25-28 FPS	120 MB	26.8%	最优

4. 成果与效率

FPS

视频处理速度

比基础方法快 8 倍

2.7

瓦

平均功耗

TDP 降低 45%

26.8

% mAP

检测准确率

相比 FP32 仅损失 1.7%

实际条件下的性能

在实地测试中，基于 RV1106 和“Cyclops-Hybrid”架构的系统在不同条件下展示了稳定工作能力：

日间

在良好光照下，300 米距离内检测 30×30 cm 大小的无人机
低光照

在黄昏条件下工作，检测距离达 150 米
恶劣条件

在 -20°C 至 +60°C 温度和高达 95% 湿度下稳定工作

与同类产品对比

Rockchip RV1106 (Cyclops-Hybrid) 25 FPS

成本：约 15 美元 | 功耗：2.7 瓦

NVIDIA Jetson Nano 35 FPS

成本：约 99 美元 | 功耗：10 瓦

Intel Movidius Myriad X 18 FPS

成本：约 75 美元 | 功耗：4 瓦

Google Coral TPU 30 FPS

成本：约 60 美元 | 功耗：2 瓦*

*Coral TPU 需要单独的主处理器，这会增加系统的总功耗和成本。

5. 集成至“猎手”综合系统

“Cyclops-Hybrid”架构已成为“猎手”综合系统中自动炮塔的关键组成部分。每个炮塔都配备了基于 RV1106 的计算模块，确保：

完全自主性

炮塔无需与中央服务器保持持续通信即可自主发现并跟踪目标，这在电子对抗条件下至关重要。

经济高效

计算模块成本低于 50 美元，使得无需大幅增加部署预算即可创建大规模防护系统。

基于 Cyclops-Hybrid 的炮塔架构

层级 1：传感器

8 MP 摄像头

热像仪（开发中）

无线电探测器

层级 2：处理

RV1106

Cyclops-Hybrid 架构

25 FPS 视频处理
最多检测 10 个目标

层级 3：执行

伺服瞄准驱动

激光系统

动能武器

网络交互

由于 RV1106 的低功耗，炮塔能够依靠 12V/100Ah 电池自主运行长达 72 小时

战略意义

基于国产组件开发完全自主的炮塔，对于确保安全领域的技术主权具有战略意义。 “Cyclops-Hybrid”架构使得无需依赖进口高性能计算平台即可创建有效的防护系统。

6. 结论与前景

已取得的成果

克服硬件限制

在形式性能仅为 0.5 TOPS 的 SoC 上实现了 25 FPS 的处理速度
能效

低于 3 瓦的功耗使系统适合电池自主运行
经济可行性

计算模块成本使得大规模部署防护系统成为可能
技术主权

使用国产及市售组件，不依赖受制裁平台

前景方向

架构扩展

将“Cyclops-Hybrid”方法适配于更强大的 SoC（RK3588、Jetson Orin Nano），以解决更复杂的任务，包括无人机类型分类和轨迹预测。

多模态检测

将热像仪和无线电探测器数据处理集成到统一处理流水线中，以提高复杂条件下的检测可靠性。

项目“侍从”

开发基于 FPGA 的专用协处理器以加速神经网络计算，这将使得在“猎手”综合系统中完全放弃进口解决方案成为可能。

结语

“Cyclops-Hybrid”架构范式表明，即使在存在严格硬件限制的情况下，也有可能创建有效的计算机视觉系统来解决关键任务。

所开发的解决方案不仅为“猎手”综合系统中的 FPV 自动瞄准系统提供了所需的特性，而且为在国产组件基础上创建大规模、高能效且经济可行的安全系统开辟了新的可能性。