So erstellen Sie ein immer aktives Vision-Gerät mit RV1106

Sep 09, 2026

In batterie- oder solarphotovoltaikbetriebenen IoT-Anwendungen mit unbemanntem Einsatz ist es schwierig, sowohl eine extrem lange Standby-Zeit als auch eine in Echtzeit steuerbare Konnektivität zu erreichen. Dies stellt eine zentrale Engstelle dar, die den großflächigen Einsatz von Umgebungsüberwachungssystemen im Außenbereich, allgemeinen Sicherheitslösungen sowie unbemannten industriellen Inspektionsprojekten einschränkt.

Tiefschlaf-Lösung: Das Gerät trennt die Netzwerkverbindung und setzt die Dienste während des Schlafs aus. Die Batterielaufzeit ist ausgezeichnet, doch die Cloud kann keine Befehle für Ferninspektionen, Bildaufnahmen oder Parameterkonfigurationen senden. Plötzliche Ereignisse wie unbefugtes Betreten, abrupte Wasserstandsschwankungen oder Gerätebewegungen bleiben unerfasst, was zu Überwachungslücken führt und verhindert, dass das System die Anforderungen an Betriebszuverlässigkeit erfüllt.
Kontinuierliche Volllast-Lösung: Das Gerät bleibt verbunden und zeichnet kontinuierlich hochauflösendes Video auf; es unterstützt die Echtzeit-Interaktion mit der Cloud sowie die vollständige Aufzeichnung von Ereignissen. Der Systemstromverbrauch ist jedoch hoch, die Laufzeit des Lithium-Akkus kurz, vor-Ort-Ladung und Wartung sind häufig erforderlich, und die Betriebskosten für den Außeneinsatz sind hoch. Dieser Ansatz eignet sich nicht für langfristigen, unbeaufsichtigten Betrieb.

Um diese branchenüblichen Herausforderungen zu bewältigen, stellte Rockchip die RV1106-Serie von Vision-Processing-SoCs für KI-fähige IoT-Vision-Anwendungen vor. Die Chips integrieren eine CPU, eine NPU, einen ISP und eine Videocodec-Engine für energieeffiziente, kostensensitive eingebettete Vision-KI-Geräte. Anwendungsbereiche umfassen akkubetriebene Überwachungskameras, landwirtschaftliche und forstwirtschaftliche Überwachung, Überwachung von Wasserwirtschaftsanlagen sowie unbeaufsichtigte industrielle Inspektion.

RV1106-Serie: Spezifikationen

Funktionsmodul	Architektur-Spezifikationen und Leistung	Engineering-Wert
CPU und MCU	Einkerniger 32-Bit-ARM-Cortex-A7-Prozessor mit NEON und FPU. Er verfügt über 32 KB I-Cache, 32 KB D-Cache, einen gemeinsamen 128-KB-L2-Cache sowie eine eigenständige MCU mit 16 KB Cache. Die offizielle Dokumentation gibt keine Taktfrequenz an; eine typische SDK-Konfiguration beträgt 1,2 GHz. Bei heterogener Aufgabenverteilung werden die Hauptanwendung auf den A7 und energieeffiziente Echtzeit-Interrupts auf die MCU verteilt. Im Ruhezustand kann der A7 abgeschaltet werden, während ausschließlich die MCU aktiv bleibt. Die Leistung hängt von der gewählten Power-Domain-Strategie ab.	Unterstützt den AOV-Stromsparmodus mit Schlaf- und Weckfunktion, der Rechenleistung des Systems und Akkulaufzeit ausgewogen miteinander vereint.
NPU	Hardware-basierter Neural-Network-Beschleuniger mit Unterstützung für gemischte INT4-, INT8- und INT16-Quantisierung sowie Modellkonvertierung aus TensorFlow, PyTorch, Caffe, TFLite und ONNX-NN. Die theoretische Spitzenleistung beträgt 1 TOPS. Die praktische Leistung liegt bei RV1106G2 bei etwa 0,5 TOPS, während RV1106G3 die volle Leistung von 1 TOPS erreichen kann. Die Inferenzleistung ist durch Speicherkapazität, Speicherbandbreite und Modellgröße begrenzt.	Führt lokale Edge-KI für die Erkennung von Menschen, Objekten und Gesichtern aus. Die Hardware-Beschleunigung verringert die CPU-Auslastung und macht Cloud-Computing überflüssig.
Isp	Hardware-ISP mit zwei MIPI-CSI/LVDS-Eingängen und einem DVP-Eingang zur Unterstützung von bis zu drei Kameras. Zu den Bildverarbeitungsfunktionen zählen HDR-MGE, 3DNR/2DNR, 3A, LSC, Entnebelung und Verzerrungskorrektur. Der RV1106G2 unterstützt bis zu 5 MP bei 30 FPS; der RV1106G3 und der RV1106 unterstützen bis zu 8 MP bei 15 FPS. Die Bildfrequenz ist durch Bandbreite, Stromverbrauch und den Codierungspfad begrenzt.	Verarbeitet Bilder unter komplexen Lichtverhältnissen vor und gibt hochwertige YUV-Datenströme für die Codierung und KI-Inferenz aus, wodurch die Software-basierte Bildverarbeitung entlastet wird.
VENC-Videocodierer	Hardware-Codierungs-Engine mit Unterstützung für H.264 High Profile, H.265 Main Profile und JPEG sowie sechs Bitratensteuerungsmodi und einer maximalen Bitrate von 60 Mbit/s. Der RV1106G2 unterstützt 5 MP bei 30 FPS; der RV1106G3 und der RV1106 unterstützen bis zu 8 MP bei 15 FPS. Die JPEG-Aufnahme unterstützt bis zu 4 MP bei 60 FPS mit mehreren Ausgabeströmen.	Die Hardware-Kompression entlastet die CPU-Ressourcen für Sicherheitsfunktionen wie Mehrkanal-Vorschau, lokale Aufzeichnung und Ereigniserfassung.
RKIVE Intelligent Video Engine	Dedizierte Hardware-Einheit für visuelle Verarbeitung mit GMM-, Canny-, CCL-, optischem Fluss-, Filter- und Morphologie-Operatoren. Die Bewegungserkennung und Segmentierung des Vordergrunds erfolgen in Hardware mit minimalem CPU-Aufwand. Die Verarbeitungs-Framerate richtet sich nach der Ausgabegrenze des ISP.	Implementiert die Erkennung von Szenenwechseln und die Extraktion des Vordergrunds in Hardware, wodurch der CPU-Overhead für die Erkennung von Bildänderungen im energiesparenden AOV-Betrieb reduziert wird.
Speichersubsystem	RV1106G2 integriert 1 Gb (128 MB) DDR3L im SIP. RV1106G3 integriert 2 Gb (256 MB) DDR3L im SIP. Die BGA-Version des RV1106 unterstützt externen 16-Bit-DDR2-, DDR3-, DDR3L- oder DDR4-Speicher mit bis zu 1024 MB. Der Speicher von G2 und G3 ist fest verbaut und nicht erweiterbar. Hohe Auflösung, mehrere Kameras und große Modelle sind durch die Speicherkapazität und -bandbreite begrenzt, während die BGA-Version eine flexible Speicherauswahl ermöglicht.	Die SIP-Lösung eliminiert externe DDR-Bauelemente und Leiterplatten-Verbindungen und senkt so die Stückliste-Kosten. Die BGA-Version unterstützt Mehrkamerasysteme und fortschrittliche Vision-Ausrüstung, die komplexe Algorithmen ausführen.
Energiemanagement	Mehrere isolierte Stromversorgungsdomänen unterstützen unabhängiges Ein- und Ausschalten einzelner Stromversorgungsdomänen sowie mehrere Schlaf- und Aufwachquellen. Das Datenblatt enthält keine offiziellen Leistungsangaben. Ingenieurmessungen zeigen etwa 500 mW bei vollständig aktivem Betrieb und etwa 40 mW im AOV-Standby-Betrieb. Frühere Schätzungen von 0,8 W und 0,1 W sind durch Messungen am Serienprototyp zu ersetzen.	Unterstützt Laufzeitbewertungen für lithiumbatteriebetriebene und solarbetriebene Produkte und hilft dabei, Strategien für das Umschalten zwischen Stromversorgungsdomänen im energiesparsamen AOV-Betrieb festzulegen.
Paket	RV1106G2/G3 verwenden ein 12,3 × 12,3 mm großes QFN128-Gehäuse mit einem Pinabstand von 0,35 mm und einer MSL3-Einstufung. RV1106 verwendet ein 14 × 11 mm großes BGA313-Gehäuse mit einem Ballabstand von 0,6 mm. Die Wärmeableitung beim QFN hängt von einer vollständigen Masseverbindung der unteren E-PAD-Fläche ab. Das BGA bietet mehr Platz für periphere Erweiterungen, während das QFN kompakt ist, aber weniger thermische Reserve aufweist.	RV1106G2/G3 eignen sich für kompakte Produkte wie Türklingeln und kleine Akku-Kameras. RV1106 richtet sich an erweiterbare Mehrkamera-Designs. Das Hardware-Layout muss eine ordnungsgemäße Masseverbindung und Wärmeableitung gewährleisten.

RV1106G2 (QFN128 / 128 MB SIP-DDR3L) eignet sich für stromsparende Akku-Geräte, intelligente Türklingeln und stromsparende IPCs. Es unterstützt bis zu 5 MP bei 30 FPS. Ein externes DDR-Routing entfällt, was das Leiterplattendesign vereinfacht und die System-BOM-Kosten senkt. Aufgrund der begrenzten Speicherbandbreite beträgt die praktische NPU-Leistung etwa 0,5 TOPS – ausreichend für leichte Objekterkennung und Personenerkennung.
RV1106G3 (QFN128 / 256 MB SIP-DDR3L) erfordert ebenfalls keinen externen DDR-Speicher. Es liefert die volle NPU-Leistung von 1 TOPS und unterstützt die Aufnahme und Codierung von Bildern mit einer Auflösung von 8 MP bei 15 FPS. Es eignet sich für industrielle Scanning-Anwendungen, hochauflösende KI-Erkennung sowie DMS-Produkte mit breitem Temperaturbereich. Es bietet das beste Gesamtverhältnis aus Preis und Leistung innerhalb der Serie.
RV1106 (BGA313 mit externem DDR-Speicher) verwendet ein BGA-Gehäuse und erfordert eine vollständige Stromversorgungs- und Routing-Konstruktion für den DDR-Speicher. Die Speicherkapazität kann je nach Bedarf konfiguriert werden. Es eignet sich für Smart-Retail-Vision-Geräte mit mehreren Kameras und hoher Bandbreite, obwohl das PCB-Layout anspruchsvoller ist und die Gesamtsystemkosten höher liegen.

Konzept für langen Standby-Betrieb und ständige Netzwerkbereitschaft

Ein ganztägiger Betrieb mit langer Standby-Zeit beruht auf AOV (Always on Video), mehreren isolierten Stromversorgungsdomänen sowie einem schnellen Wake-up-Mechanismus. Das Hardware-Design muss die absoluten Maximalwerte und die empfohlenen Betriebsbedingungen des Chips einhalten.

AOV-Modus und mehrstufige Leistungsplanung: AOV kombiniert kontinuierliche Aufnahme mit niedriger Bildfrequenz mit KI-basierter Ereignisauslösung, um die Anforderungen an eine kontinuierliche Überwachung durch batteriebetriebene Geräte zu erfüllen. Während langer Standby-Zeiten verwaltet der MCU den Sensor und den Bildpuffer, während Cortex-A7 und NPU in den Tiefschlafmodus wechseln. Nur essentielle Stromversorgungsdomänen bleiben aktiv, wodurch eine Aufnahme und Codierung mit niedriger Bildfrequenz bei 1 FPS möglich ist. Bei Erkennung einer Person, eines Fahrzeugs oder eines anderen Ziels löst ein Hardware-Interrupt das gesamte Chip-System aus und schaltet das System auf Aufnahme mit normaler Bildfrequenz sowie KI-Inferenz um.

Betriebsmodus	Kernzustand	Typischer Leistungsaufnahme	Akku-Leistung (5200 mAh)
AOV-Standby	RISC-V-MCU läuft; A7/NPU im Schlafmodus	Etwa 40 mW (technische Referenz)	Etwa 14 Tage ohne Sonnenlicht (Prototyp-Referenz)
Ereignisweckfunktion	A7/NPU laufen mit voller Taktfrequenz mit Codierung bei normaler Bildfrequenz	Dynamische Belastung	Hängt von der Häufigkeit der ereignisgesteuerten Auslösung ab
Dauerhafte Aufzeichnung	Alle Module aktiv	Dynamische Energie	Externe Stromversorgung wird empfohlen

Komplette Vision-Datenverarbeitungs- und KI-Inferenz-Pipeline

Hardware-Direktverbindungsarchitektur und MPP-Medien-Framework: Der RV1106-Vision-Datenpfad ist VI (Videoeingang) – ISP – VENC/NPU über eine direkte Hardwareverbindung. Das MPP-Medien-Framework bindet den VI-Kanal direkt an VENC/NPU, wodurch CPU-Speicherkopien und Buslast reduziert werden.

Hardware-Ressourcen der Videoeingabeschnittstelle:

Zwei MIPI-CSI DPHY V1.2-Schnittstellen, jeweils mit zwei Lanes mit 1,5 Gbps pro Lane. Sie können zu einer vier-Lane-Schnittstelle kombiniert werden.
Eine DVP-Schnittstelle mit bis zu 150 MHz Taktfrequenz, mit Unterstützung für BT.601, BT.656 und BT.1120.

Nach der Bildvorverarbeitung gibt der ISP YUV-Daten aus. VENC unterstützt alle sechs im Datenblatt spezifizierten Bitratensteuerungsmodi.

Startspeicheroptionen: SPI-Flash, eMMC 4.51 und SD/MMC. Die Firmware kann über USB oder UART heruntergeladen werden.

On-Chip-Speicher: 256 KB gemeinsamer SRAM, 8 KB PMU-SRAM, 20 KB Boot-ROM und 8 Kbit OTP.

2 RKNN-Toolchain und Modell-Quantisierungs-Deployment: Die NPU unterstützt gemischte INT4-, INT8- und INT16-Quantisierung, während RKNN-Toolkit2 die Modellkonvertierung durchführt. INT8 bietet ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit; INT4 reduziert die Modellgröße. Eine Objekterkennungsrate von 25 FPS mit PaddleDetection ist ein technisches Testergebnis. Für das Deployment muss das RKNN-Modell in den DDR-Speicherpool geladen und die Inferenz-Schnittstelle über die C/C++-API aufgerufen werden.

3 Optimierung der leichten Vision-Bibliothek: Eingebettete Systeme nutzen die schlankere OpenCV-mobile-Bibliothek, bei der GUI-Komponenten entfernt wurden, um Größe und Startzeit zu reduzieren. Eine hybride Architektur, die Vorverarbeitung mit der leichten Bibliothek mit NPU-Inferenz kombiniert, senkt die CPU-Auslastung und entspricht dem Leistungsbudget von Geräten mit langem Standby-Betrieb.

Bühne	Kernmodul	Entwicklungs-Framework oder -Werkzeug	Leistungsoptimierung	Hardware-Beschränkung
Bildaufnahme	VI + MIPI-CSI/DVP	MPP-SDK	Hardware-Pfade binden, um Overhead durch Speicherkopien zu reduzieren	Unterstützt bis zu drei synchronisierte Sensoreingänge. RV1106G2 unterstützt bis zu 5 MP bei 30 FPS.
Bildverbesserung	Isp	Hardware-Register-Konfiguration	Hardware-basierte Bildbeschleunigung wie HDR und 3DNR aktivieren	Der ISP-Hardware-Block unterstützt die zeitliche Multiplexierung von bis zu vier Sensoren.
Video-Codierung	VENC	MPP-VENC-API	Sechs Bitratensteuerungsmodi konfigurieren und intelligente Codierung aktivieren	Maximale Codier-Bitrate beträgt 60 Mbit/s.
KI-Inferenz	NPU	RKNN-Toolkit2	Gemischte Quantisierung mit INT4, INT8 und INT16 verwenden	Der Speicherbedarf ist durch die integrierte SIP-DDR- oder externe DDR-Konfiguration begrenzt.
Bildverarbeitung	Cortex-A7-CPU	OpenCV-mobile (optimierte Version)	Entfernen unnötiger Softwaremodule, um die Systemlast zu reduzieren	Im AOV-Ruhemodus Priorisierung der CPU-Abschaltung.

Kontinuierliche Konnektivität und systemübergreifende Engineering-Optimierung

1 Dual-Modus-Netzwerkarchitektur und intelligente Kodierungsstrategie

Hardware-Ressourcen: Chip-integrierte 10/100-Mbit/s-Ethernet-MAC- und PHY-Schnittstelle (RMII-Schnittstelle). Eine SDIO-3.0-Schnittstelle unterstützt externe Wi-Fi- und Bluetooth-Module; USB-2.0-OTG ist integriert. Periphere Ressourcen umfassen fünf I²C-Schnittstellen, zwei SPI-Schnittstellen, sechs UART-Schnittstellen sowie eine I²S-Audioschnittstelle.

Ethernet stellt eine zuverlässige kabelgebundene Basisinfrastruktur bereit. Ein externes Wi-Fi-6- und Bluetooth-5.2-Modul kann über SDIO für flexible drahtlose Bereitstellung angeschlossen werden. Heartbeat-Meldungen und automatische Wiederverbindung halten die Netzwerkverbindung stets verfügbar.

Smart Encoding 2.0 ist ein Software-Algorithmus eines SDK der oberen Schicht, der eine adaptive Bitratenanpassung unterstützt. Im Vergleich zum herkömmlichen CBR-Festbitratenbetrieb kann er den Bandbreitenverbrauch und die Speicheranforderungen reduzieren.

Das Audiosubsystem integriert einen Hardware-Audiocodec mit einem zweikanaligen 24-Bit-ADC und einem einkanaligen DAC. Das typische Signal-Rausch-Verhältnis beträgt 90 dB; sowohl differenzielle als auch single-ended-Mikrofoneingänge werden unterstützt.

2 Linux-Systemoptimierung und Sicherheitsauthentifizierung

Buildroot wird zur Erstellung des eingebetteten Linux-Systems verwendet, um den Kernel und die Anwendungsdienste zu optimieren sowie OTA-Firmware-Updates zu unterstützen.

Der Chip enthält eine vollständige Hardware-Sicherheits-Engine mit einer hardwarebasierten kryptografischen Einheit, die die Algorithmen SHA-1, SHA-256, AES, DES, TDES, RSA, ECC und SM2 unterstützt, sowie einen echten Zufallszahlengenerator und sicheren OTP-Speicher. TrustZone und sicheres Boot werden unterstützt. Diese Funktionen ermöglichen Firmware-Verschlüsselung, sichere Schlüsselspeicherung und hardware- und softwarebasierte Isolation von Sicherheitsdomänen zum Datenschutz in Sicherheitsprodukten.

Typische Anwendungen und Leitfaden zur Lösungsintegration

Antrag	Kernanforderung	Empfohlene Konfiguration	Wichtige Schnittstellen	Hardware-Beschränkung
Stromsparende IPC oder intelligente Türklingel	Langzeit-Standby-AOV und Nachtsicht	RV1106G2 SIP mit 1 GB DDR3L	MIPI-CSI SDIO-Wi-Fi, RTC	Maximal 5 MP bei 30 FPS
Industrieller optischer Barcode-Scanner	Hochgeschwindigkeitsaufnahme und ausgelöste Erfassung	RV1106G3 SIP mit 2 GB DDR3L	MIPI-CSI, UART, GPIO	Maximal 8 MP bei 15 FPS
Intelligenter Einzelhandel oder intelligente Regale	Mehrkameravisionsanalyse	RV1106 BGA Externer DDR-Speicher	Doppeltes MIPI-CSI Ethernet	Erfordert ein strenges DDR-Stromversorgungsdesign
In-Cabin-DMS oder Dashcam	Betrieb bei weitem Temperaturbereich	RV1106G3	MIPI/DVP, Ethernet, USB-OTG	Umgebungstemperatur: -20 bis 85 °C; Sperrschichttemperatur: ≤ 125 °C

Wir bieten eine auf RV1106 basierende PCBA-Hardware-Design-Lösung sowie maßgeschneiderte, komplette Vision-Lösungen an – inklusive Schaltplan- und Leiterplatten-Design, Komponentenauswahl, Anpassung von Low-Level-Treibern, Portierung und Debugging von Algorithmen sowie Integration des Gesamtsystems. Bei Fragen zur Chip-Auswahl, zum Hardware-Design, zum Software-Migration, zur Leistungsoptimierung oder zu kundenspezifischen Projekten kontaktieren Sie uns für technischen Support: [email protected]