本帖最后由 新唐新闻官 于 2025-11-18 23:03 编辑
应用背景 传统智慧门禁系统主要通过生物识别、报警联动、实时监控等技术实现安全防护，广泛应用于工厂、金融机构、医疗场所、公共安全区域、商业场所及住宅区域。但该类方案存在以下核心痛点： 依赖人工筛选携带物品的权限，人力成本高且灵活性差，未融入人工智能技术实现自动化判别 需联网传输数据，存在被黑客攻击的风险，安全性较低，且数据传输与处理过程存在一定判别延迟 部分方案采用指纹、人脸等生物识别技术，存在生物信息泄露的安全隐患
针对上述痛点，新唐科技推出基于端侧AI MCU M55M1的智慧门禁解决方案，通过本地AI算力、无联网设计及图像识别技术，实现更安全、高效的门禁控制。
方案介绍
1. 核心功能逻辑 方案通过摄像头模组实时采集场景图像，由M55M1主控MCU运行AI模型进行物品识别，根据识别结果控制门禁状态，具体规则如下： 场景1：人员手持透明晶圆盒在摄像头前→识别为“未授权携带物品”→门禁保持关闭； 场景2：人员空手在摄像头前→识别为“无携带物品”→门禁自动开启； 场景3：人员手持黑色晶圆盒在摄像头前→识别为“授权携带物品”→门禁自动开启。
2. 方案硬件架构 方案核心硬件由“M55M1主控+外设模组”组成，框图逻辑及关键组件说明如下：
主控单元：M55M1 AI MCU（集成Arm Ethos-U55 NPU），负责图像接收、AI推理及门禁控制信号输出； 图像采集：CMOS摄像头模组，通过M55M1的8位并行摄像头接口（CCAP）实时传输图像数据； 音频提示：NAU8318音频放大器，通过I2S接口接收M55M1的音频数据，播放“门禁开启/关闭”语音提示； 显示交互：通过外部总线接口（EBI）外接480×272分辨率TFT-LCD显示屏来显示门禁状态、识别结果及帧率信息； 供电模块：提供3.3V直流电压，为M55M1、摄像头、音频放大器及显示屏供电。
3. Demo功能展示 Demo通过实时图像采集与AI识别实现门禁控制，关键输出信息如下： - 识别结果：检测到“8英寸黑色晶圆盒（8" Black Wafer）”时，输出对应文本； - 状态反馈：TFT屏显示门禁“开启/关闭”状态，NAU8318同步播放语音提示（如“门禁已开启”）。 核心器件：M55M1 AI MCU详解
1. 核心性能参数 M55M1是专为端侧AI设计的高性能MCU，关键参数如下： 处理器与算力：搭载220 MHz Arm® Cortex®-M55核心，集成220 MHz Arm® Ethos™-U55 NPU（算力110 GOPS），支持DSP扩展、向量扩展及FPU（浮点运算单元），可高效处理AI推理、数字信号等计算密集型任务； 存储资源：内建1.5 MB SRAM、2 MB闪存，支持OctoSPI与HyperBus接口，可扩展外部RAM/闪存； 供电与环境：工作电压1.71V~3.6V，工作温度-40°C~+105°C，适配工业与民用场景； 安全性：支持安全启动、TrustZone硬件隔离、TRNG（真随机数生成器）、密钥存储、AES-256/SHA-512加密加速器及硬件级防篡改检测，符合PSA-Level 2合规要求； 外设接口：
图像采集：1组8位并行摄像头接口（CCAP）； 通信接口：最多10组UART、4组SPI/I2S、4组I2C、2组CAN-FD、2组QSPI、1组USB 2.0高速OTG、1组10/100以太网MAC； 模拟外设：2组12位5 MSPS SAR ADC、2组12位1 MSPS缓冲DAC、4组模拟比较器、1组内建温度传感器； 控制外设：24信道200 MHz PWM输出、4组QEI（正交编码器接口）、4组输入捕获单元。
2. 核心优势（针对智慧门禁场景） 本地AI算力：Ethos-U55 NPU支持INT8量化模型，可本地运行YOLO系列目标检测模型，无需联网，判别延迟≤100ms； 高安全性：硬件级加密与隔离技术，规避联网数据泄露及生物信息泄露风险； 丰富外设：直接适配摄像头、显示屏、音频放大器等模组，无需额外扩展芯片，简化硬件设计； 低功耗：端侧本地运行，相比联网方案功耗更低，适配门禁系统长期待机需求。
M55M1开发流程与资源
1. 开发流程
模型设计与训练：开发者基于TensorFlow设计目标检测模型（如YOLOv5s Tiny），针对“晶圆盒/空手”等场景进行训练； 模型量化优化：使用TFLite Converter对模型进行全整形量化（Full Integer Quantization），转换为INT8 TFLite模型（降低算力需求，适配M55M1 NPU）； 一键部署：通过新唐NuEdgeWise IDE中的NuML工具，将INT8 TFLite模型自动转换为C++代码，集成至M55M1板级支持包（BSP），并完成编译、下载与执行； 测试验证：通过摄像头采集实时图像，验证模型识别准确率与门禁控制逻辑，优化帧率与延迟。
2. 官方开发资源 新唐提供全套工具链与文档，降低开发门槛： NuEdgeWise IDE：专为TinyML开发的集成环境，支持“数据标记→模型训练→验证→测试”全流程，基于Jupyter Notebook提供TensorFlow Lite模型开发界面； BSP与驱动：提供M55M1完整板级支持包，包含摄像头、显示屏、音频放大器等外设的驱动代码； 示例工程：提供智慧门禁Demo源码（含YOLO模型部署示例、外设联动逻辑）； 技术支持：提供模型优化指南、硬件设计参考及FAQs，协助开发者解决开发问题。
联系与合作
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