可说明 AM62A 功能的一个示例是安防摄像头应用。使用原始输出摄像头通过 MIPI CSI-2 端口捕获视频帧。处理器通过同一接口发回增益和白平衡的配置参数。在 AM62A 的 VPAC-3L 图像传感器处理器 (ISP) 上对原始输出帧进行了去噪和去马赛克，生成可用的 RGB 图像。如果使用了广角镜头，则 ISP 内的镜头失真校正 (LDC) 加速器会转换图像以减少扭曲。VPAC-3L ISP 可对图像进行进一步预处理，以匹配机器学习模型的输入规格，例如用于识别人类、车辆和动物的物体检测网络。此 ML 模型在处理器内的 2TOPS 深度学习加速硬件上运行。模型的结果可用于触发警报，或将 H.265 编码的事件片段通过网络的上行链路发送。图 3-1 简要展示了此示例，图 3-2 显示了分辨率、帧速率和像素格式等示例值的方框图。

对于安防或监控等智能摄像头应用，物体/关键点检测深度学习模型尤为重要，因为它们可以识别和定位图像中的多个物体，例如人和车辆。

图 3-1 智能安防摄像头使用边缘 AI 在本地识别危险事件，并通过网络上行链路发送 H.265 编码视频

图 3-2 使用集成硬件加速器承担 ISP、AI 和视频编码功能的智能安防摄像头应用场景数据流方框图