AI驱动洞悉未来,瑞萨电子智能监控新方案来了

Release time:2026-01-21
author:AMEYA360
source:瑞萨
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  随着城市化进程的提速,安全保障与财产防护成为城市建设环节不可或缺的一部分。传统被动式监控已难以应对复杂的安防需求,人工智能技术正重塑安防行业格局——AI摄像头不仅能实时记录,更能主动识别物体、分析异常行为,提供比传统系统更智能高效的解决方案。在这一变革浪潮中,瑞萨凭借创新的产品组合,可为各类智能监控应用场景提供精准适配、高效稳定的核心硬件支撑。

  双架构智能监控方案:性能与成本的平衡艺术

  在AI监控摄像机领域,瑞萨通过创新的双路径解决方案,巧妙平衡了高性能与低成本的需求。基于MPU的方案依托DRP技术实现了卓越的AI处理能力与低功耗表现;而基于MCU的方案则以经济成本提供了接近MPU级的性能。

  两个平台均支持4K高清处理、先进降噪及多重安防功能,在复杂光线下依然可保证图像清晰度,为精准AI识别提供可靠基础,展现了智能监控领域性能与成本的平衡艺术。

  方案一:基于MPU的高性能监控摄像头

  该方案以RZ系列32位/64位MPU为核心,集成RZ/V2M人工智能加速器(DRP-AI)与4K兼容图像信号处理器(ISP),构成了专为实时人类与物体识别优化的视觉AI ASSP。

AI驱动洞悉未来,瑞萨电子智能监控新方案来了

高性能监控摄像头(基于MPU)框图

  RZ/V2M MPU集成了创新的DRP-AI硬件IP,将动态可重构处理器与AI专用计算单元相结合,使其成为AI推理应用的理想选择。此外,图像信号处理器(ISP)具有高度的鲁棒性,能够产生不受环境影响的稳定图像,从而实现高的人工智能识别精度。

  RZ/V2M无需散热器和冷却风扇,有效解决了嵌入式设备的散热挑战,在实现设备小型化的同时降低了系统成本,非常适合监控安全、零售、办公自动化(OA)、工业自动化、机器人和医疗保健等视觉AI应用。丰富的接口配置进一步拓展了其应用可能性。

  该方案采用多层电源架构,核心为高集成度9通道PMIC RAA215300。该芯片专为先进处理器设计,全面支持DDR/LPDDR内存供电,并内置RTC、振荡器与充电器,为系统模块提供紧凑电源解决方案。方案同时采用RAA210040 DC/DC降压模块和ISL80505 LDO,以满足不同电路精准供电需求,辅以ISL85005与ISL8117降压控制器,共同构建高效可靠的完整电源管理系统。

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  方案二:基于MCU的成本优化型监控摄像头

  该方案的核心是RA8P1系列AI微控制器,是瑞萨电子首款搭载高性能Arm® Cortex®-M85及Cortex-M33,并集成Ethos™-U55 NPU的32位AI加速微控制器(MCU)。该系列通过单芯片实现256 GOPS的AI性能、超过7300 CoreMarks的突破性CPU性能和先进的人工智能(AI)功能,可支持语音、视觉和实时分析AI场景等边缘AI应用。

AI驱动洞悉未来,瑞萨电子智能监控新方案来了

  图4:成本优化型监控摄像头(基于MCU)框图

  该方案采用高集成度系统PMIC DA9062。该器件为多核SoC、内存及外设提供完整的电源树管理与多种低功耗模式。它集成了四个大电流降压转换器(单路2.5A,可双相组合至5A)与四个可编程LDO,所有功率开关内置,无需外部FET,结合高频特性显著降低了系统成本与尺寸。方案还选用RAA211630集成FET同步降压稳压器(60V输入,3A输出),共同构建精简高效的电源架构。

  共享可靠组件

  两个方案在追求各自性能与成本目标的同时,也共享了多项经过验证的优质组件,确保了系统的可靠性与功能完整性:

  负载开关均采用SLG59M1714V,具备模拟电流监测与反向电流阻断功能;音频编解码器均使用超低功耗立体声编解码器DA7212,具有“始终开启”电源模式,功耗仅650µW;时钟发生器均为可编程时钟发生器5P35023。

  一个细微差别在于,高性能方案额外集成了RX111 MCU作为UART至USB的桥接芯片,利用其USB 2.0(支持BC 1.2充电协议)、低功耗及快速唤醒特性,用于电池充电管理等特定功能。

  性能与成本兼得:双擎驱动新一代智能监控

  瑞萨的双架构智能监控方案可精准覆盖市场需求。基于MPU的高性能方案采用DRP-AI技术,在超低功耗下实现卓越AI性能与图像质量;基于MCU的成本优化方案则集成Ethos-U55 NPU,以MCU级成本提供媲美MPU的AI处理能力。

  两个方案均具备4K图像处理、PoE供电、千兆传输及紧凑设计等优势,支持在复杂光线下精准识别与智能预警。可广泛应用于家庭、商场、交通枢纽等室内外安防场景,为构建更智能、高效的安全监控体系提供核心技术支撑。


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瑞萨电子推出28纳米RH850/U2C汽车微控制器,拓展面向车辆控制与汽车安全应用领域的产品阵容
  全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)今日宣布推出基于28纳米制造工艺的全新32位汽车微控制器(MCU)RH850/U2C。该MCU配备丰富的通信接口与先进的信息安全性能,可广泛应用于乘用车及摩托车的底盘与安全系统、电池管理系统(BMS)、照明及电机控制等车身控制领域,以及其他通用汽车最高功能安全等级(ASIL D)的应用场景。  作为入门级产品,RH850/U2C的推出进一步扩充了瑞萨广受欢迎的RH850/U系列产品线,与定位高端的RH850/U2B及中端RH850/U2A产品形成互补。该款MCU集成多达四颗运行频率高达320MHz的RH850中央处理器(CPU)内核(其中含两颗锁步内核),并配备高达8MB的片上闪存。现有采用RH850/P1x或RH850/F1x系列产品的开发人员可平滑迁移至这款全新的MCU,从而轻松应对新一代E/E架构的技术要求。  面向当前及下一代系统的通信接口  RH850/U2C支持面向现代E/E架构设计的多种接口,包括以太网10base-T1S、以太网时间敏感网络(TSN,1Gbps/100Mbps)、CAN-XL以及I3C。同时,它还能全面兼容当前广泛使用的各种接口,如CAN-FD、LIN、UART、CXPI、I²C、I²S以及PSI5。这种全面的接口配置可兼容现有ECU,支持跨代际的分步平滑迁移。随着越来越多的车载网络向域控制架构和区域控制架构转型,RH850/U2C能够提供灵活的系统配置与出色的可扩展性,有效降低网络设计的复杂度。  强大的功能安全与网络安全特性  该款MCU符合ISO 26262标准,满足最高ASIL D的功能安全要求。为满足当前网络安全要求,此款MCU设计遵循最新ISO/SAE 21434标准,支持涵盖后量子密码(PQC)及中国与其他国际法规强制要求的各类加密算法。通过专用的硬件加速器,该MCU可卸载加密运算任务、降低CPU负载,从而实现高吞吐量的数据处理能力。  功耗优化的MCU架构  基于成熟的28纳米制造工艺,RH850/U2C在工作模式与待机模式下均可实现显著的功耗优化。其专属的待机模式还可进一步降低芯片在深度停机与间歇运行状态下的功耗。这些低功耗模式有助于提升电源设计裕度,降低散热需求,并确保系统在环保法规日趋严格的背景下持续合规。  Satoshi Yoshida, Vice President of the High-Performance Computing MCU Division at Renesas表示:“随着现代ECU通过软件更新与新增功能持续演进,如何在保证系统稳健性的同时兼顾运行效率变得至关重要。RH850/U2C融合卓越性能、丰富功能及行业关键标准合规性,能够满足下一代ECU的需求。这正是客户构建可靠、可扩展汽车系统所需要的理想平台。”  Christoph Wenger, Chief Expert Semiconductor at Vehicle Motion at Bosch表示:“瑞萨RH850 MCU系列凭借其久经验证的可靠性,长期以来为我们的系统提供有力支持。我们很高兴看到RH850/U2C的推出,进一步完善了瑞萨的汽车产品矩阵。这款基于28纳米制造工艺的MCU兼具出色性能与卓越品质,我们期待与瑞萨继续深化双方的合作。”  全方位开发支持  RH850/U2C提供完善的开发环境,助力客户缩短产品上市周期。开发人员可使用业界先进的编译器与集成开发环境(IDE),搭配由瑞萨及其生态合作伙伴提供的汽车级认证软件包。这些方案满足最高等级的功能安全要求,符合ISO 26262标准(可达ASIL D级)。为便于快速评估与项目启动,瑞萨还提供专用的RH850/U2C入门套件。
2026-03-05 10:58 reading:227
瑞萨官宣中国区新总裁!
  全球领先半导体解决方案供应商瑞萨电,子今日宣布两项关键高层人事任命,全面强化印度与中国两大高增长市场的战略执行与本土管理,新任命自 3 月 1 日起正式生效。  瑞萨中国区总裁刘芳( Yvonne Liu):曾任中华区汽车业务总经理  Malini Narayanamoorthi 升任副总裁兼瑞萨电子印度总裁。她此前担任印度区总经理及模拟与混合信号产品集团工程副总裁,任职期间持续夯实客户合作、推动重大项目落地、强化全球协同,为瑞萨在印度业务扩张奠定坚实基础。履新后,她将全面统筹印度市场战略,依托当地快速成长的技术生态与人才储备,抢抓国家级重点项目带来的发展机遇。  行业资深人士刘芳(Yvonne Liu)出任副总裁兼瑞萨电子中国总裁。刘芳拥有 26 年半导体全价值链从业经验,深耕汽车、消费电子、工业、物联网与网络安全等领域,加入瑞萨前曾担任恩智浦半导体副总裁兼大中华区汽车业务总经理,具备出色的跨领域业务领导与市场拓展能力。她将全面负责瑞萨中国区运营与战略落地,深化本土客户与生态合作,助力公司在全球核心技术市场持续增长。  Malini与刘芳均直接向Hidetoshi Shibata(柴田英利),瑞萨电子CEO汇报工作。  柴田英利表示,中国与印度是瑞萨长期战略增长核心市场,本次管理层强化将进一步提升区域决策效率、深化客户合作、强化综合竞争力,彰显瑞萨深耕亚洲最具活力科技生态、推进全球一体化布局的坚定承诺。  瑞萨电子(Renesas Electronics)是全球领先的嵌入式半导体解决方案供应商,也是日本半导体产业的核心企业,总部位于东京,在东京证券交易所上市(TSE:6723),由柴田英利(Hidetoshi Shibata)担任CEO。  公司始于2003年日立与三菱电机半导体部门合并的瑞萨科技,2010年与NEC电子合并后正式定名。目前全球员工约2.19万人,业务覆盖20多个国家,2024财年营收约1.35万亿日元。  瑞萨核心优势集中在车规级芯片,汽车MCU全球市占率超30%稳居第一,主力产品包括RH850系列MCU、R-Car系列SoC等,服务全球主流车企。同时布局工业自动化、物联网、基础设施等领域,提供全栈芯片解决方案,技术符合车规、工规安全标准,生态完善。
2026-03-02 16:35 reading:291
瑞萨丨尖叫声检测:人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援
  在灾害救援、安全防护以及医疗护理等领域,识别人声尖叫至关重要。想象一下,当你被困在电梯里,而常规通讯方式已经失效,此时,一套尖叫声检测系统能够识别你的求救尖叫信号,并立即启动应急响应,例如通知安保人员或触发警报,从而迅速提供援助,挽救生命。  瑞萨的Reality AI尖叫声检测是一款专门用于识别人类尖叫声的机器学习模型。该模型并非仅通过高音量的声音判断,而是经过充分训练,可在各种背景噪声中准确辨别出真正的求救尖叫声。与此同时,该系统还能够实现救援力量的即时派遣,这在封闭或隔离、对安全性要求极高的环境中尤为重要。  尖叫声检测是如何实现的?  尖叫声检测模型基于采集到的音频数据进行训练,从而学会区分不同类型的声音。该机器学习模型的开发步骤如下:  采集与训练数据:训练模型首先从大量音频数据的采集开始。需要使用包含多种真实环境音频样本的公开数据集*。其中的“Scream(尖叫)”类别包含强烈的非语言尖叫声和带有言语的尖叫声,这些数据被用于训练模型识别尖叫信号。为了让模型准确判断哪些声音不是尖叫声,在训练中还加入了多类非尖叫声音,如风声、环境噪声、对话声、歌声、音乐声和鼓掌声等,以提升模型的区分能力。  提取特征:下一步,从音频文件中提取关键声学特征,帮助模型在复杂噪声环境中识别出尖叫声特有的特征信号。  训练模型:在确定了最佳的特征后,使用机器学习分类器对模型进行训练,使其能够区分“尖叫”与“非尖叫”音频。训练过程中不断调整模型参数,来降低识别误差并提升模型整体性能。  通过以上方法,可以构建出一个高效的尖叫声检测系统,确保应急响应迅速可靠,为多种应用场景提供关键的安全保障。  应用示例  从真实环境中采集的音频信号被用于构建瑞萨VOICE-RA6E1语音用户演示套件。这些音频随后由瑞萨Reality AI Tools训练的分类模型进行处理,用于判断声音是否属于尖叫声。  在实际测试中,瑞萨的尖叫声检测模型在距离测试板2米以内,对尖叫声的识别准确率达到了90%以上。测试环境中还加入了风声、电梯音乐、对话声、婴儿哭声和电话铃声等背景噪声,以验证模型在复杂环境下仍能准确识别求救尖叫。 图1:尖叫声检测工作流程  轻松构建应用示例  用户可以使用瑞萨的e²studio IDE采集音频信号,并集成由瑞萨Reality AI Tools生成的AI模型。从公开数据集*采集数据后,可使用Reality AI Tools完成提取特征、训练模型,并将最终模型部署为C代码。  部署完成后,模型可在e²studio IDE中进行实时测试。集成后,用户可以使用VOICE-RA6E1开发板在真实环境中对模型进行充分验证,并通过AI实时监视器(AI Live Monitor)可视化测试结果。图2:AI Live Monitor  体验瑞萨Reality AI Tools与e²studio IDE在模型训练、部署和测试中的无缝且快速集成能力。  总结  Reality AI尖叫声检测应用展示了机器学习在提升多场景安全性的巨大潜力,同时也展示了用户如何利用瑞萨技术,将先进的提取特征、训练和部署模型与实时响应能力相结合。可扩展的Reality AI Tools转换工具能够为多种瑞萨MCU和MPU设备生成机器学习模型。
2026-02-27 15:00 reading:297
实力认证!瑞萨电子荣获“2025年度电子产业卓越奖”
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