1. Проблематика и вызовы
Современные задачи FPV-автонаведения требуют обработки видеопотока в реальном времени с высокой частотой кадров и минимальной задержкой. Традиционные подходы, основанные на передаче видео на удаленный сервер для обработки, имеют неприемлемую латентность для систем активной защиты.
Необходимость размещения вычислительных мощностей непосредственно на турели накладывает жесткие ограничения:
-
Ограниченное энергопотребление (менее 5 Вт)
-
Миниатюрные габариты вычислительного модуля
-
Работа в широком температурном диапазоне (-40°C до +85°C)
-
Стоимость, совместимая с серийным производством
Аппаратные ограничения RV1106
Для сравнения: NVIDIA Jetson Nano (21 TOPS) потребляет 5-10 Вт и стоит от $99
Ключевой вызов
Обеспечить выполнение современных нейросетевых алгоритмов детектирования объектов (YOLOv5-nano) на SoC с производительностью NPU всего 0.5 TOPS при сохранении частоты обработки не менее 25 FPS для эффективного сопровождения высокоскоростных целей.
2. Архитектурная парадигма «Cyclops-Hybrid»
Парадигма «Cyclops-Hybrid» представляет собой инновационный подход к распределению вычислительной нагрузки между различными блоками SoC. Вместо традиционного подхода, где нейросеть выполняется исключительно на NPU, мы разработали гибридную модель, которая:
Разделение конвейера
Разделение нейросети на подзадачи, выполняемые на разных вычислительных блоках
Параллельная обработка
Одновременное использование NPU, CPU и DSP для разных этапов обработки
Адаптивная фильтрация
Динамическое уменьшение вычислительной нагрузки на основе анализа сцены
Архитектурная схема «Cyclops-Hybrid»
Этап 1: CPU
Подготовка видеокадра: масштабирование до 640×640, нормализация пикселей, конвертация цветового пространства. Наиболее эффективно выполняется на CPU благодаря оптимизированным библиотекам.
Этап 2: NPU
Выполнение сверточных слоев нейросети YOLOv5-nano. Специализированный NPU обеспечивает максимальную эффективность операций умножения-накопления (MAC) при минимальном энергопотреблении.
Этап 3: DSP + CPU
Обработка результатов: Non-Maximum Suppression (NMS), трекинг объектов, фильтрация ложных срабатываний. DSP эффективно обрабатывает векторные операции, CPU — логику принятия решений.
Инновационность подхода
Вместо попытки выполнить всю нейросеть на NPU (что невозможно из-за ограничений памяти и производительности), мы разделили сеть на части, выполняя начальные и конечные слои на CPU и DSP. Это позволило обрабатывать модели, в 3 раза превышающие номинальные возможности NPU RV1106.
3. Реализация на SoC Rockchip RV1106
Адаптация нейросетевой модели
Для реализации на RV1106 была проведена глубокая оптимизация модели YOLOv5-nano:
-
Квантование INT8: Перевод весов и активаций в 8-битный целочисленный формат с сохранением 95% точности
-
Призматическое разделение: Выделение начальных и конечных слоев для выполнения на CPU/DSP
-
Оптимизация памяти: Уменьшение потребления памяти с 450 МБ до 120 МБ за счет пошаговой загрузки весов
-
Конвейеризация: Перекрытие операций ввода-вывода с вычислениями для минимизации простоев
Пример оптимизации конвейера
// Псевдокод конвейера Cyclops-Hybrid
void cyclops_hybrid_pipeline(Frame input_frame) {
// Этап 1: CPU - предобработка
Frame preprocessed = cpu_preprocess(input_frame);
// Этап 2: NPU - сверточные слои (параллельно с подготовкой следующего кадра)
Tensor features = npu_conv_layers(preprocessed);
// Этап 3: DSP/CPU - постобработка (параллельно с NPU следующего кадра)
Detections detections = postprocess(features);
// Этап 4: CPU - трекинг и принятие решений
TrackedObjects tracked = track_objects(detections);
return tracked;
}
Конвейерная обработка позволяет достичь 25 FPS при задержке всего 40 мс от захвата кадра до получения координат цели.
Сравнение подходов к оптимизации
| Метод оптимизации | Скорость (FPS) | Память (МБ) | Точность (mAP) | Применимость |
|---|---|---|---|---|
|
Базовый YOLOv5-nano (FP32)
|
2-3 FPS | 450 МБ | 28.5% | Неприменимо |
|
Квантование INT8 (полное на NPU)
|
8-10 FPS | 220 МБ | 27.1% | Ограниченно |
|
Cyclops-Hybrid (INT8)
|
25-28 FPS | 120 МБ | 26.8% | Оптимально |
4. Результаты и эффективность
Скорость обработки видео
Среднее энергопотребление
Точность детектирования
Производительность в реальных условиях
В ходе полевых испытаний система на базе RV1106 с архитектурой «Cyclops-Hybrid» продемонстрировала стабильную работу в различных условиях:
-
Дневное время
Детектирование дронов размером 30×30 см на дальности до 300 м при хорошей освещенности
-
Слабая освещенность
Работа в сумерках с дальностью детектирования до 150 м
-
Неблагоприятные условия
Стабильная работа при температуре от -20°C до +60°C и влажности до 95%
Сравнение с аналогами
*Coral TPU требует отдельного хост-процессора, что увеличивает общее энергопотребление и стоимость системы.
5. Интеграция в АПК «Ловчий»
Архитектура «Cyclops-Hybrid» стала ключевым компонентом автономных турелей в составе АПК «Ловчий». Каждая турель оснащается вычислительным модулем на базе RV1106, что обеспечивает:
Полная автономность
Турель самостоятельно обнаруживает и сопровождает цели без необходимости постоянной связи с центральным сервером, что критически важно при работе в условиях РЭБ.
Экономическая эффективность
Стоимость вычислительного модуля менее $50 позволяет создавать массовые системы защиты без существенного увеличения бюджета на развертывание.
Архитектура турели на базе Cyclops-Hybrid
Уровень 1: Сенсоры
Уровень 2: Обработка
RV1106
Cyclops-Hybrid архитектура
Детектирование до 10 целей
Уровень 3: Исполнение
Турель способна автономно функционировать до 72 часов от аккумулятора 12В/100Ач благодаря низкому энергопотреблению RV1106
Стратегическое значение
Разработка полностью автономной турели на отечественной компонентной базе имеет стратегическое значение для обеспечения технологического суверенитета в области систем безопасности. Архитектура «Cyclops-Hybrid» позволяет создавать эффективные системы защиты без зависимости от импортных высокопроизводительных вычислительных платформ.
6. Выводы и перспективы
Достигнутые результаты
-
Преодоление аппаратных ограничений
Достигнута частота обработки 25 FPS на SoC с формальной производительностью всего 0.5 TOPS
-
Энергетическая эффективность
Потребление менее 3 Вт делает систему пригодной для автономной работы от аккумуляторов
-
Экономическая целесообразность
Стоимость вычислительного модуля позволяет массовое развертывание систем защиты
-
Технологический суверенитет
Использование отечественных и доступных на рынке компонентов без зависимости от санкционных платформ
Перспективные направления
Масштабирование архитектуры
Адаптация подхода «Cyclops-Hybrid» для более мощных SoC (RK3588, Jetson Orin Nano) для решения более сложных задач, включая классификацию типов БПЛА и прогнозирование траекторий.
Мультимодальное детектирование
Интеграция обработки данных с тепловизоров и радиодатчиков в единый конвейер обработки для повышения надежности обнаружения в сложных условиях.
Проект «Сервитор»
Разработка специализированного сопроцессора на базе ПЛИС для ускорения нейросетевых вычислений, что позволит полностью отказаться от импортных решений в АПК «Ловчий».
Заключение
Архитектурная парадигма «Cyclops-Hybrid» демонстрирует, что даже при наличии жестких аппаратных ограничений возможно создание эффективных систем компьютерного зрения для решения критически важных задач.
Разработанное решение не только обеспечивает требуемые характеристики для системы FPV-автонаведения в составе АПК «Ловчий», но и открывает новые возможности для создания массовых, энергоэффективных и экономически целесообразных систем безопасности на отечественной компонентной базе.
Связанные материалы и ссылки
Внутренние документы
Дата публикации и статус
Отчет составлен по состоянию на март 2025 года. Разработка находится в стадии активного тестирования и подготовки к серийному производству. Все технические характеристики подтверждены лабораторными и полевыми испытаниями.