360环视实时性评估：GPU加速性能与AI拓展潜力-基于米尔RK3576
一、 项目背景与测试平台
本次360环视系统原型基于米尔科技MYD-LR3576开发板进行构建与评估。该开发板所搭载的瑞芯微RK3576芯片，集成了4核Cortex-A72、4核Cortex-A53、Mali-G52 GPU及高达6TOPS算力的NPU。本文旨在通过实际测试数据，从功能实现、实时性能与AI拓展潜力三大核心维度，为客户提供一份关于该平台在360环视应用中能力的真实参考。
二、 系统流程与功能实现
图：程序流程图
一套标准的360环视处理流水线已在开发板上成功实现，验证了其功能可行性：
1.传感器配置： 4路720P分辨率鱼眼摄像头，精确固定于模拟车辆的四周。
2.核心处理流水线：
畸变矫正： 利用张正友标定法预先获取摄像头内参和畸变系数，实时消除鱼眼镜头产生的图像扭曲。
投影变换： 通过预设的单应性矩阵（Homography Matrix），将矫正后的透视图像转换为统一的俯瞰视角鸟瞰图。
图像拼接： 依据预先标定的位置关系，将四张鸟瞰图无缝合成为一张完整的360°全景俯视图。
显示： 为快速验证核心流程，目前采用OpenCV imshow函数进行结果显示，已知其效率非最优，后续将优化为DRM/KMS等低延迟工业级方案。
畸变矫正前：
畸变矫正后：
投影视图：
图像拼接效果：
360环视视频效果演示：
三、 性能实测：CPU与GPU的算力博弈
性能是决定方案能否商用的关键。我们以行业通用的25fps（即每帧处理间隔40ms）作为实时性标准，在米尔MYD-LR3576开发板上对数据处理管线进行了精细的性能剖析，关键数据对比如下：
图：CPU负载情况
图：GPU负载情况
关键数据对比表..
