瑞芯微推出的基于 RK3399 的目标检测方案具有较为广阔的市场前景，以下是具体分析：

技术优势带来的市场竞争力

• 高性能芯片基础：RK3399 芯片采用 big.little 架构，拥有双核 cortex-a72 及四核 cortex-a53 组合架构，主频最高可达 1.8 ghz，具备超强的计算性能、2d/3d 图形处理能力和全高清视频编解码能力，为目标检测提供了强大的算力支持，可满足复杂场景下的目标检测需求.
• 高检测速率：该方案对 MobileNet SSD 网络进行了专项优化，使高精度的 MobileNet SSD300 1.0 运行帧率达到 8 帧以上，精度略低而速度更快的 MobileNet SSD300 0.75 的运行帧率超过 11 帧，达到了准实时的运行速度，能够满足众多实际应用场景对实时性的要求，比如在视频监控中可以及时发现异常目标.
• 良好的系统兼容性：可同时支持 Android 及 Linux 系统，提升了使用目标检测技术的 AI 产品的用户体验，并且大幅缩短了研发周期，帮助更多的高端 AI 智能产品尽早面市，使得该方案能够广泛应用于多种不同类型的设备和项目中.
• 支持主流训练框架：支持 Google 的 TensorFlow Object Detection 训练导出的 TensorFlow Lite 模型，而目前已有大量基于 TensorFlow Object Detection 的使用案例，涵盖从面部到物体的各类检测，是工业上最方便使用、最普及的目标检测框架之一，这为开发者提供了丰富的资源和便利，降低了开发难度和成本.

广泛的应用领域拓展市场空间

• 监控领域：在视频监控系统中，基于 RK3399 的目标检测方案能够实时检测和识别人员、车辆等目标，实现异常行为监测、入侵检测等功能，提高监控系统的智能化水平和效率，保障公共安全和场所的安全监控需求.
• 智能交通领域：可用于交通流量监测、违章行为识别、自动驾驶辅助等，通过对道路上的行人、车辆、交通标志等物体的检测和分析，为交通管理和智能驾驶提供支持，有助于提升交通效率和安全性.
• 新零售领域：能够进行顾客行为分析、商品识别、库存管理等，例如通过对顾客在货架前的行为检测，分析顾客的偏好和购买意向，为商家提供精准的营销策略；同时可以实时监测商品的陈列和库存情况，及时补货和调整陈列.
• 自然交互领域：如在智能机器人、智能家居等设备中，实现手势识别、人体姿态识别等功能，增强人与设备之间的自然交互体验，使设备更加智能化和人性化.
• 工业检测领域：可用于工业产品的表面缺陷检测、生产线上的零部件检测等，提高生产质量和效率，降低人工检测的成本和误差.