Inmitten der rasanten Entwicklung der biometrischen Erkennungsindustrie wird die tiefe Kopplung von Algorithmusfähigkeiten und Chip-Rechenleistung zu einer Schlüsselvariable, die die Wettbewerbsfähigkeit von Produkten bestimmt.Die QianCore- und KunCore-Serie von dedizierten Prozessoren, die unabhängig voneinander von Homsh entwickelt wurden, haben zwei Kernfunktionen:Echtzeit-Erkennung am Rand und groß angelegte Datenbank-Matching in der Cloud, ein komplettes Edge-Cloud-Integriertes Iris-Erkennungs-Chip-System aufzubauen.
I. Warum spezielle Chips?
In den vergangenen zehn Jahren hat sich die Iris-Erkennungsindustrie lange auf Allzweckprozessoren (ARM Cortex-A-Serie) oder Bildsignalprozessoren (ISP) zur Ausführung von Erkennungsalgorithmen verlassen.Während dieser Ansatz in Verbraucherelektronik-Szenarien überschaubar ist,, hat es offensichtliche Engpässe in mehreren wichtigen Dimensionen.
Strenge Echtzeitanforderungen:In Szenarien wie Eisenbahntransit-Turniketten und Expressfreigabe am Flughafen muss die Verzögerungszeit einer einzigen Erkennung innerhalb von 500 ms kontrolliert werden.Prozessoren für allgemeine Zwecke, die im Niedrigleistungsmodus häufig 800 ms überschreiten, was das Zugangserlebnis direkt beeinträchtigt.
Strenge Stromverbrauchsbeschränkungen:Industrielle IoT-Terminals und Außengrenzgeräte sind in der Regel auf Solar- oder Batterieversorgung angewiesen.Der Volllaststromverbrauch von Allzweckprozessoren (515 W) übersteigt die zulässige Obergrenze weit, was die Möglichkeit eines Fern einsatzes einschränkt.
Nicht verhandelbare Datensicherheit:Regierungs-, Justiz- und Militärszenarien erfordern, dass Iris-Elemente nie die Randseite verlassen.Die offene Firmware von General-Purpose-Chips birgt potenzielle Sicherheitsrisiken und kann nicht den Anforderungen der Geheimhaltungsstufe 3 und höher entsprechen..
Es sind diese drei Einschränkungen, die Homsh auf den Weg der unabhängigen Chip-F&E getrieben haben, was zu zwei Produktlinien mit unterschiedlicher Positionierung und gegenseitiger Zusammenarbeit führte: QianCore und KunCore.
II. QianCore-Architektur: Algorithmus-gesteuerte Hardware-Designphilosophie
Das Kernkonzept der QianCore-Serie lautet "Algorithmus zuerst, Hardwareanpassung": Zunächst genau den Rechendiagramm des PhaselirsTM-Algorithmus zerlegen,dann gezielte Hardware-Beschleunigungseinheiten entwerfen, anstatt den Algorithmus gewaltsam auf einen Allzweckchip zu portieren.
Phase Iris Beschleunigungsmotor (PIAE)
Die Kernberechnung des PhaselirsTM-Algorithmus umfasst zwei Hauptschritte: Gabor-Filterung und Phasenkodierung, die beide intensive Matrixoperationen sind.QianCore integriert eine spezielle Phase Iris Acceleration Engine (PIAE) auf dem Chip:
●Durch die dreistufige Pipeline-Parallelization wird die Bildvorverarbeitung, die Iris-Lokalisierung und die Feature-Extraktion überlappend ausgeführt, wodurch der Durchsatz um das 2,8-fache erhöht wird;
●Er implementiert eine auf die numerischen Eigenschaften von PhaselirsTM zugeschnittene INT8-Festpunktbeschleunigung, wodurch die Energieeffizienz um das 4,1-fache bei einem Genauigkeitsverlust von weniger als 0,03% verbessert wird;
● Der eingebaute SRAM-Cache mit 512 KB speichert die Iris-Funktionsvorlagen jederzeit auf dem Chip und beseitigt somit den externen Bandbreitenengpässen des DRAM.
Vertrauenswürdige Ausführungsumgebung auf Hardwareebene (TEE-H)
Anders als die Isolation von ARM TrustZone auf Softwareebene implementiert QianCore eine Trusted Execution Environment (TEE-H) auf Hardwareebene:die Erzeugung und Übereinstimmung von Iris-Feature-Vektoren erfolgt während des gesamten Prozesses vollständig in einer physikalisch isolierten Sicherheitsdomain.. Es unterstützt den verschlüsselten Speicher mit SM4-Nationalchiffer, der den Anforderungen von GB/T 39786-2021 entspricht; die Physical Unclonable Function (PUF) -Technologie erzeugt einen eindeutigen Chip-Schlüssel,Grundlegende Verhinderung von Firmware-Klonungen und Key-Extraction-Angriffen.
Adaptive Bildqualitätskontrolle (AQCC)
In realen Erfassungsumgebungen sind Beleuchtungsfluktuationen, Bewegungsverschwommenheit und Okklusion die drei wichtigsten Faktoren, die die Erkennungsgenauigkeit beeinflussen.Das in QianCore integrierte AQCC-Modul bewertet die Qualität der gesammelten Frames in Echtzeit vor der Hauptverarbeitung, und trifft automatisch Entscheidungen zur Auslösung von Lichtsupplementierung, Wiederaufnahme oder degradierter Übereinstimmung, wodurch die effektive Bildrate auf über 92% erhöht wird.
III. Produktportfolio für Dual-Chip-Produkte, das Szenarien für die vollständige Nutzung von Clouds abdeckt
QianCore Q80 (Randseite)
In Echtzeit · Offline · Null Datenexfiltration vom Edge
QianCore Q80 ist Homshs führender dedizierter Prozessor, der für Edge-Szenarien entwickelt wurde.Es führt den gesamten Schlussfolgerungsprozess des PhaselirsTM-Algorithmus vollständig auf der Randseite durch.. Iris-Funktionsdaten verlassen das Gerät während des gesamten Prozesses nie und erfüllen die strengsten Anforderungen an die Datensouveränität.
●Einfacherkennungsverzögerung ≤380 ms (Industriedurchschnitt: 600~900 ms)
●Standby-Stromverbrauch < 0,8 W (Industriedurchschnitt: 2,5-5 W)
●Falsche Annahmequote (FAR) <0.0001%
●Betriebstemperatur: -40°C ~ +75°C
●Daten-Exfiltration von der Randseite: Deaktiviert (vollständige Randseite)
KunCore K30 (Wolkenseite)
1:N Große Datenbank-Übereinstimmung · Hundert-Millionen-Level-Abruf · Hohe Konkurrenz
KunCore K30 ist ein von Homsh für Cloud- und Server-Szenarien entwickelter spezieller Matching-Beschleunigungschip.N-Iris-Abruf in automatisierten biometrischen Identifizierungssystemen (ABIS) auf staatlicher und nationaler EbeneNachdem QianCore Q80 die Feature-Extraktion an der Randseite abgeschlossen hat, wird der verschlüsselte Feature-Vektor auf das Back-End hochgeladen,wo KunCore K30 eine hochkonkurrenzfähige Abgleichung mit einer Datenbank auf hundert Millionen-Ebene in der Cloud durchführt.
● Massive Gleichzeitigkeit: Unterstützung der Echtzeit 1:N-Übereinstimmung mit einer Personaldatenbank von zehn bis hundert Millionen Einträgen
● Cluster mit hoher Zuverlässigkeit: Horizontale Skalierung mit mehreren Karten mit 99,99% Serviceverfügbarkeit
● Einheimische Einhaltung: Vollverknüpfungs-nationale Verschlüsselungsalgorithmen, zertifiziert von der staatlichen Kryptographiebehörde
● Bereitstellungsformen: Regierungs-Cloud / Private Cloud / On-Premise-Rechenzentrum
IV. Edge-Cloud-Integration: Die kollaborative Architektur von QianCore und KunCore
QianCore und KunCore sind nicht zwei isolierte Produkte, sondern zwei Knotenpunkte einer vollständigen Edge-Cloud integrierten Iris-Erkennungs-Computing-Architektur:
[ Sammelterminal (Kamera / NIR) ] → [ QianCore Q80 (Kanteinführung · Null-Kante-Daten-Exfiltration) ] → Verschlüsseltes Feature-Upload → [ KunCore K30 (Hundert-Millionen-Level 1:N Retrieval) ] → Entsprechendes Ergebnis
Der strategische Wert dieser Architektur liegt darin, die Sicherheitsgrenze am Rand zu sichern,Die Nutzung der unbegrenzten Skalierbarkeit in der Cloud garantiert nicht nur die Datensouveränität., aber auch eine unbegrenzte horizontale Ausdehnung.
V. Industrielle Bedeutung: Von der Abhängigkeit zur Unabhängigkeit und Kontrolle
In der Vergangenheit waren inländische Hersteller von Iris-Erkennungsgeräten in hohem Maße von ausländischen Lieferanten abhängig (wie TI OMAP und NXP i.MX-Serie).Vor dem Hintergrund der verschärften Ausfuhrkontrollen, die Stabilität der Lieferkette erheblichen verborgenen Gefahren ausgesetzt war.
Die Massenproduktion von QianCore Q80 und KunCore K30 markiert, dass Homsh ein vollständiges, unabhängiges Layout von Algorithmus → Modul → Chip abgeschlossen hat,und erreichte gleichzeitig unabhängige und steuerbare Fähigkeiten in beiden Dimensionen Edge und Cloud:
● Sicherheit der Lieferkette: Die Kernrechenanlage ist nicht auf einen einzigen ausländischen Lieferanten angewiesen und bietet zuverlässige langfristige Garantien für Kunden kritischer Infrastruktur.
● Flexibilität der Anpassung: Das Algorithmusbeschleunigungsverhältnis, die Sicherheitsstufe und das Schnittstellenprotokoll können flexibel an die Kundenbedürfnisse angepasst werden.Verkürzung des Anpassungszyklus von dem durchschnittlichen 6 Monate auf 6 Wochen.
● Ökosystemzusammenarbeit: In enger Verbindung mit der OVAI-Softwareplattform werden Hardware-OTA-Upgrades und Algorithmusversions-Iterationen synchron gefördert, um die langfristigen Investitionen der Kunden zu schützen.
QianCore Q80 sichert den Rand, während KunCore K30 die Cloud antreibt.Diese beiden Chips bilden gemeinsam den Kernträger von Homshs Strategie von "unabhängigen Algorithmen × unabhängigen Chips", was einen entscheidenden Schritt im Aufbau seines technologischen Graben in der Ära der Edge-Cloud-Zusammenarbeit darstellt.
