一种基于GPU、NPU双芯协同计算模式的高速实时跟踪与测量技术

硬件架构设计：将GPU与NPU通过硬件级协同架构连接，充分发挥GPU的并行浮点计算能力，NPU的神经网络推理优化能力。

任务协同机制：第一步由千眼狼高速摄像机（推荐高分辨率高速摄像机G536，2560×2016 @3600fps）捕捉瞬态图像后，交由GPU多核架构进行RAW数据的图像流处理，如图像去噪、图像增强、ROI裁剪，生成候选区域；第二步GPU处理后的数据实时传递到NPU，进行跟踪目标的AI推理，利用分布式小型处理单元进行特征匹配与分类，完成目标识别或跟踪。

算法适配优化：采用剪枝、量化、知识蒸馏技术对NPU计算单元的深度学习模型轻量化，降低计算复杂度和功耗。同时，采用混合精度策略，匹配不同算法，如高精度算法用于GPU处理三维重建等任务，高效率轻量化算法匹配NPU处理低精度的推理任务，平衡精度与实时性。

实时性：传统方案因回传至服务器处理，延迟达秒级至分钟级，双芯协同方案凭借算法适配优化，延迟可缩短至毫秒级，并支持实时输出。

能效比：传统在高帧率下功耗显著上升，双芯协同方案能够动态调整GPU与NPU的负载分配，能效提升显著。

灵活性：传统方案高度依赖后端服务器，且扩展性差，双芯协同方案单设备即为一套完整系统且支持分布式部署，大大提高灵活性，满足多样化测量场景需求。

安全性：传统方案回传至服务器，存在数据泄密风险，双芯协同方案则支持在高速摄像机内部完成信息闭环处理，无需经过外部传输链路，数据安全性得到保障。