2018 年 5 月 16 日，瑞芯微 Rockchip 發佈運行在旗下 RK3399 芯片平臺的基於深度學習的目標檢測技術方案，可爲高端 AI 人工智能行業提供準 Turnkey 解決方案，可同時支持 Android 及 Linux 系統，其目標檢測速率達到 8 幀 / 秒以上。

在人工智能領域中目標檢測是非常熱門的研究方向，目標檢測是指對圖片或視頻中的目標性物體進行定位並分類。對於機器來說，從 RGB 像素矩陣中很難直接得到物體的抽象概念並定位，這給 AI 人工智能應用帶來很大的挑戰。

目前，人工智能技術的主要研發方向爲：人臉檢測、人體檢測、車輛檢測、二維碼檢測及手勢識別等，可廣泛應用在監控、智能交通、新零售、自然交互等，而這些應用的基礎便是目標檢測技術。基於深度學習的目標檢測技術具有很高的準確性和魯棒性，但運算量比較大，長期無法在嵌入式設備中取得實際部署和應用。

針對 AI 人工智能市場和技術需求，Rockchip 在性能強大的 RK3399 平臺上，對 MobileNet SSD 網絡進行專項優化，使得高精度的 MobileNet SSD300 1.0 運行幀率達到 8 幀以上，精度略低而速度更快的 MobileNet SSD300 0.75 的運行幀率超過 11 幀。準實時的運行速度，將目標檢測這一基礎 AI 技術在嵌入式端帶向實用。

除了準實時的運行速度外，這一技術解決方案支持 Google 的 TensorFlow Object Detection 訓練導出的 TensorFlow Lite 模型。目前已有大量基於 TensorFlow Object Detection 的使用案例，涵蓋從面部到物體的各類檢測，是工業上最方便使用、最普及的目標檢測框架之一。

瑞芯微 Rockchip 基於 RK3399 芯片平臺的深度學習目標檢測技術解決方案可同時支持 Android 或 Linux 系統，提升使用目標檢測技術的 AI 產品的用戶體驗，大幅縮短研發週期，幫助更多的高端 AI 智能產品儘早面市。