title: AINR 黑光全彩实测教程
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  - 黑光全彩怎么测
  - sample_ainr 暗光实测
  - AI-ISP 低照全彩验证
  - GK7206 AINR 调优
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  - AI-ISP
  - NPU
  - 图像质量
created: 2026-10-25
updated: 2026-11-04

AINR 黑光全彩实测教程

[!abstract] 一句话 黑光全彩不是"AINR 打开就完事"，而是 进光量（光圈）+ 曝光时间（1/fps）+ 高增益 + AINR 对 RAW 降噪 四件事同时成立。这套 SDK 里 AINR 在 sdk/sample/ainr，单 sensor 跑 ./sample_ainr 0，强度写死成 MANUAL + pos_gain=64 + gau_gain=64（不随 ISO 变化）；但"跑不跑"另有一道亮度门控——室内灯光下 NPU 中断恒 0，关灯遮镜头才 53 次/秒（6.4 实测）。真正卡住画质的是缺 sc465sl_linear_isp_vpss_ainr.bin 这份 TNR/AE/CCM 调优参数，而不是 AI 通路通不通。

一、结论先行

二、黑光全彩的边界：先算清物理账

2.1 它到底是什么

不靠红外灯、不靠白光补光，在肉眼接近全黑的场景（照度 0.1 lux 以下）输出可辨识颜色的图像。做到这一点只有三条路叠加：

1. 进光量：大光圈镜头。f/1.0 相对 f/1.6 是 (1.6/1.0)^2 = 2.56 倍光通量，约 +8.2 dB。

2. 积分时间：降帧率换长曝光。30fps → 15fps 是 2 倍，+6 dB；降到 5fps 是 6 倍，+15.6 dB。

3. 降噪：长曝光和高增益必然带出散粒噪声 + 读出噪声，AINR 就是把这部分噪声从 RAW 域压下去，让 ISP 后级（CCM/饱和度/锐化）不至于把噪声放大成彩色噪点。

前两条是光学/时序，AINR 只能救第三条。这也是为什么很多项目"AINR 打开了还是不黑光"——光圈 f/2.0 加 33 ms 曝光，堆多少 AI 都补不回来。

2.2 与常见夜视方案的区别

2.3 运动拖影是硬天花板

长曝光的代价直接用几何算：

• 视野宽 4 m、水平 2560 px → 每像素 1.56 mm

• 目标横向速度 1 m/s

• 曝光 66.6 ms（15fps）→ 位移 66.6 mm → 约 43 px 拖影

• 曝光 100 ms（10fps）→ 位移 100 mm → 约 64 px 拖影

结论：黑光全彩的场景假设是"慢速或静止"。要拍快车/奔跑，只能提高照度或接受拖影，降帧率这条路的收益和代价是线性对冲的。写进验收标准里，别等现场被投诉。

三、数据通路：AINR 卡在哪一环

比普通 sample_venc 多出来的 5 处，全在 sdk/sample/ainr/sample_ainr.c：

对黑光全彩最关键的是第 4、5 项。第 4 项决定"有没有 AI"，第 5 项决定"AI 之后那些参数配不配"。

四、曝光能力：这套硬件到底能压到多暗

4.1 曝光上限由帧率决定，且行时间恒定

sc465sl 线性 4M 4lane 的 VMAX 是 0xa6a = 2666 行（sc465sl.h:79），AE 默认值在 sc465sl.c:863-895：

ae_sns_dft->max_int_time  = sns_ctx->fl_std - EXP_OFFSET_LINEAR;  // 8 行余量
ae_sns_dft->max_again     = 109993;   // 107x，1024 = 1x
ae_sns_dft->max_dgain     = 16256;    // 15.875x，1024 = 1x
ae_sns_dft->max_ispdgain_target = 32 << 8;  // ISP 数字增益上限 32x

帧率一变，sc465sl.c:1354 重算 full_lines = vmax * 30 / fps，所以行时间恒为 12.50 us（1/(2666*30)），只有总行数在变：

sc465sl_get_min_fps() 给的线性模式下限是 0.1 fps（sc465sl.c:1299-1302），所以理论曝光天花板是 10 s 级；实际到 5~10 fps 就被人眼可察的拖影否掉了。

4.2 ISO 档位决定"抹多狠"

sc465sl_ex.h 里 BNR/TNR 的自动表按 12 档 ISO（100…204800） 组织，不是按亮度。以 tnr_mot_noise_scl（:126）为例：ISO 100~3200 恒定 256，ISO 6400 起 320，ISO 12800 起 384；tnr_dp_luma_thd_low（:132）从 128 一路抬到 384，是 3 倍。本质是"越暗越允许抹"。这解释了为什么同一套参数白天看着"糊"、夜里正好。

五、前置条件与运行

5.1 环境

容器内先设变量，后面命令直接粘：

export BOARD=192.168.31.55
SSH_OPT="-o ControlMaster=auto -o ControlPath=/tmp/b-%r@%h:%p -o ControlPersist=600"

5.2 编译（改动过哪层就编哪层）

cd /opt/sdk
​
make -C sample/common clean
make -C sample/live_rtsp_server clean
make -C sample/ainr clean
​
# 改了 sample/common/sample_comm_isp.c（AINR 参数就在这）必须先编 common
make -C sample/common -j"$(nproc)"
make -C sample/live_rtsp_server -j"$(nproc)"
make -C sample/ainr -j"$(nproc)"
​
ls -l sample/ainr/sample_ainr      # 参考 4105908 字节，静态链接 xmedia 全套库

[!warning] 只改 sample_ainr.c 时 不用重编 common。但只要动过 AINR_PQ_BIN_DIR / AINR_MODEL_DIR 宏或 sample_comm_isp_ainr_init()，必须连 common 一起编，否则静态库里还是旧的。

5.3 部署（路径由代码里的相对路径决定）

#define AINR_PQ_BIN_DIR     "../scene_auto"
#define AINR_MODEL_DIR      "../../tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs"

两条都相对进程 cwd，所以板端必须是这个形状，且运行前 cd 进 sample/ainr：

/mnt/sd/ainr/
├── sample/
│   ├── ainr/sample_ainr                                    <- cwd，在这里执行
│   └── scene_auto/sc465sl/sc465sl_linear_isp_vpss_ainr.bin <- 缺，见 8.6
└── tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs/
    └── sc465sl/neuron_network.xmm                          <- 必须

cd /opt/sdk
​
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'mkdir -p /mnt/sd && mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/sd && df -h /mnt/sd'
​
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'mkdir -p /mnt/sd/ainr/sample/ainr \
  /mnt/sd/ainr/sample/scene_auto/sc465sl \
  /mnt/sd/ainr/tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs/sc465sl'
​
scp $SSH_OPT sample/ainr/sample_ainr root@$BOARD:/mnt/sd/ainr/sample/ainr/
​
scp $SSH_OPT tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs/sc465sl/neuron_network.xmm \
    root@$BOARD:/mnt/sd/ainr/tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs/sc465sl/

# 校验：两端 md5 必须一致
md5sum sample/ainr/sample_ainr tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs/sc465sl/neuron_network.xmm
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'md5sum /mnt/sd/ainr/sample/ainr/sample_ainr \
  /mnt/sd/ainr/tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs/sc465sl/neuron_network.xmm'

模型参考值：1706790 字节，md5 d144ea96871832f424cf4c251fb8923f（本机实测）。

[!warning] 容器内 scp 不能加 -O 容器是 OpenSSH 7.6p1，-O 是 9.0 才有的参数，写了直接 unknown option -- O。宿主机新版 scp 才需要 -O（板端 dropbear 不支持 SFTP）。

5.4 运行

ssh $SSH_OPT -t root@$BOARD 'killall factory_server 2>/dev/null; \
  cd /mnt/sd/ainr/sample/ainr && pwd && ./sample_ainr 0'

三条硬要求：

1. 必须 cd 进去：模型和 bin 都是相对 cwd 的，路径错时不会报"文件不存在"，而是 mmz_mmb_alloc(AIworkspace, 0, ...) failed（size=0 说明 querysize 没拿到，不是内存不够）。

2. 先 killall factory_server：VI 独占。

3. 必须 -t：否则 stdout 全缓冲，终端一片空白。

预期关键行：

[sample_ainr_vb_pool_init]-161: PIPE 0 : vi-npu 2VB, size : 5529600
[sample_ainr_vb_pool_init]-169: PIPE 0 : npu output 1VB, size : 6912000
[sample_comm_isp_get_sensor_effect_index]-1157: sensor type 71 with id : 3
[SENSOR][Func]:sc465sl_calc_fps [Line]:1358 [Info]:sc465sl set fps = 15.000000
[ISP]isp_init[1113]: isp[0] init success
[ISP]isp_run[771]: isp run.
[sample_comm_isp_ainr_init]-1329: ainr model : ../../tools/linux/pq_board/.../sc465sl/neuron_network.xmm
xmm model version : 6e08acaf9  Jun 19 2025 model type : high
[ISP]isp_start[503]: isp0 start.
rtsp://192.168.31.55:554/livestream/0
rtsp://192.168.31.55:554/livestream/1
[sample_comm_pq_bin_import]-292: No such file.
[sample_ainr_process_run]-501: isp load pq bin failed!
[sample_comm_isp_enable_fpn]-833: FPN.bin not exist ./FPN.bin.
[sample_ainr_process_run]-507: isp enable fpn failed!
---------------press any key to exit!---------------

pq bin failed 和 fpn failed 是预期内的非致命打印（前者缺 bin，后者与 AINR 互斥）。真正判断模型加载成功的是 xmm model version 那行。

六、先证明确实在跑 AI，再谈画质

出图 ≠ AINR 生效。6.1、6.2 只证明"具备条件"，6.4 才证明"真在跑"，主判据是 6.4；6.3 是可选的定位手段，不靠它下日常结论。6.4 必须在暗光下做，亮光下永远过不了，别在那里卡半天。

6.1 模型加载成功

日志里有 xmm model version : ... 且没有 isp load model failed。这一行由 ISP 内部解析模型头打印，模型文件损坏会直接 check_model_header assert。

[!note] 日志里模型路径少几个字符不是错 arm-gcc1ux-uclibceabi、arm-glinux-uclibceabi 这种是串口传输或复制时掉字符，真路径是 .../pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/configs/...（编译期宏，sample_comm_isp.c:58）。路径真错的表现是 cannot open 或 check_model_header assert，不会只是打印缺字。

6.2 workspace 已分配

ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'cat /proc/umap/media-mem | grep -E "AIworkspace|total size"'

|-MMB: phys(0x447E0000, 0x44B4FFFF), kvirt=0x00000000, flags=0x00000000, length=3520KB, name="AIworkspace"
total size=81920KB(80MB),used=48888KB(47MB + 760KB),free=33032KB(32MB + 264KB)

[!note] /proc/media-mem 不存在是正常的 proc 根目录 umap 是 osal_proc_mkdir("umap", ...) 建的（sdk/source/gmp/drv/osal/linux/kernel/osal_proc.c:302），ISP/MMZ 节点都挂在这个子目录下，正确路径是 /proc/umap/media-mem。

[!warning] 这块内存不能用来判断用例还在不在跑 AIworkspace 在 sample_ainr.c:277 就分配好了，早于任何一次推理；进程退出时如果没走到 sample_comm_sys_npu_release_workspace()（:562），块会留在 proc 里。实测遇到过"已经退回 shell、proc 里还有 3520 KB 的 AIworkspace"。 判断进程活没活只认 ps | grep -c "[s]ample_ainr"，别拿 /proc/umap/media-mem 当存活信号。

6.3 ainr_state：最直接，但必须两点采样

先明确它的地位：它读的是 ISP 内部状态（xmedia_isp.h:4725：TRUE = "AINR已激活"），证据等级高于日志和 ps。但它是个瞬时布尔量，只在采样点成立。

sample_ainr_process_run() 建完链就返回、不阻塞（sample_ainr.c:464-529），插在它后面读到的是启动瞬间——AE 还没收敛、门控还没判断。实测室内灯光下就是 ainr_state = 0，这个 0 既可能是"门控没让跑"，也可能只是"还没轮到跑"，区分不了两者，不能当作 AINR 没跑的结论。

只有"暗光下、跑了几十秒、拆链之前"读到 0 才算证据。ISP 是进程内资源，另起进程拿不到状态，必须在用例里打：

/* 读取 ISP 内部 AINR 状态：TRUE 表示 ISP 真的把 RAW 送去 NPU 并取回结果。
 * 比 NPU 中断计数更直接，但它是瞬时量，单点读 0 不代表没在跑。 */
static xmedia_void sample_ainr_dump_state(sample_ainr_param *ai_param)
{
    xmedia_s32  ret;
    xmedia_bool ainr_state = XMEDIA_FALSE;

    ret = xmedia_isp_get_ainr_state(ai_param->vi_pipe[0], &ainr_state);
    if (ret != XMEDIA_SUCCESS) {
        SAMPLE_ERR("get ainr state failed, ret = %d\n", ret);
        return;
    }

    SAMPLE_PRT("ainr_state = %d (pipe %d)\n", ainr_state, ai_param->vi_pipe[0]);
}

两个调用点，一次运行拿两个数据点。第一个是 t≈0 基线（sample_ainr.c:679 之后）：

    ret = sample_ainr_process_run(&ai_param);
    if (ret != XMEDIA_SUCCESS) {
        sample_ainr_isp_unprepare(&ai_param);
        sample_ainr_sys_unprepare(&ai_param);
        return ret;
    }

    sample_ainr_dump_state(&ai_param);   /* t≈0 基线：亮光下必为 0，不作判据 */

    sample_ainr_process_exit(&ai_param);

第二个是稳态，放在 sample_ainr_process_exit() 里 PAUSE() 之后、拆链之前——此时已经跑完整场，ISP 还活着：

static xmedia_void sample_ainr_process_exit(sample_ainr_param *ai_param)
{
    xmedia_u32 i;

    PAUSE(g_ainr_force_exit);
    sample_ainr_dump_state(ai_param);    /* 稳态：已跑整场，拆链之前 */

    sample_comm_venc_stop_get_stream();

判读（必须暗光，否则两行都是 0）：

FALSE 的排查顺序：pipe_info.ainr_en 是否为 TRUE（sample_ainr.c:609）→ VB 池有没有带 ainr_en（:156）→ sample_comm_isp_ainr_init() 是否返回成功。

6.4 NPU 中断在涨（必须在暗光下测）

用例在前台跑（一路 SSH 或串口），另开一路采样：

# 前提：进程活着，返回 1 才算数
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'ps | grep -c "[s]ample_ainr"'

# 暗光下采样，两次之间隔 5 s
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'grep -i npu /proc/interrupts; sleep 5; grep -i npu /proc/interrupts'

 60:        431          0     GIC-0  78 Level     11340000.npu
 60:        697          0     GIC-0  78 Level     11340000.npu

11340000 就是 dts 里 npu@11340000 的寄存器基址，这条中断确实是 NPU 的（各芯片 interrupts 编号不同，本板是 78，别拿别的板子的编号套）。

关键前提：AINR 有亮度门控，亮光下 NPU 一次都不跑。 同一个进程、同一份用例，三组条件实测：

[!warning] 亮光下 0 次不能判死 第一次实测就是在室内灯光下做的，连续三次采样全是 0，差点误判成"AINR 没激活"。判据只有一条：关灯之后有没有涨。不关灯这条永远过不了。

判读表：

基线：满速约 53 次/秒（60 秒约 3200 次）。以后同一场景下掉到 15 次/秒左右，说明每帧只有一次中断，管线可能退化，值得复查。

[!note] 门控在阈值附近会抖，这是验收项 第二行那 2.4 次/秒不是"降频推理"，更可能是 AE 增益在门控阈值上下反复穿越造成的断续开关（推测，验证方法见下）。真实现场对应黄昏、凌晨这种照度缓变时段，画面上会看到"降噪一会儿强、一会儿弱"的跳变，比稳定的噪声更难看。 验证：把照度推到"刚好开始变暗"的区间，每 5 s 采一次，增量在 0 和 260 之间来回跳即成立。 门控在预编译 ISP 内，用户态改不到（switch_thd_low/high 在 xmedia_isp.h:2394-2395 只有字段、无注释，用例又走 MANUAL），只能记进验收标准，或问 FAE 要阈值接口。

[!tip] 主判据是 6.4，6.3 用来定性 6.4 可远程、可重复、能算出速率，作为日常主判据；6.3 要改代码重编、单点时机敏感，只在"暗光下中断也不涨"时用来定位卡在哪一环，或做回归。 别用单次 ainr_state == 0 给 AINR 判死，包括刚启动那一下——process_run 返回时 ISP 才刚 start。

七、黑光全彩实测方法

7.1 场景与照度标定

三个照度档，每档等 AE 稳定 15 s 以上再采：

[!warning] 录流前先确认这一档 AINR 到底跑没跑 三档里只有中暗和极暗会让 AINR 真正介入；亮场 50 lux 那档会被亮度门控旁路（6.4 第一组数据：中断恒 0），它只能当"不拖累画质"的对照。 每档等 AE 稳定后，先按 6.4 采一次 5 s 中断并记录增量，再开 ffmpeg 录流。否则很可能录了 30 s 的普通 ISP 输出却当成"AINR 效果"去分析——这是这套 SDK 上最容易产生的一类假数据。

7.2 对照组：同一个程序里关 AINR

唯一严谨的 A/B 是除 AINR 外全部条件不变。加环境变量开关，不引入第二份代码分支：

/* AINR_OFF=1 时关闭 AINR，用于同场景 A/B 对照；其余情况保持用例默认（enable=TRUE，暗光下由门控决定是否介入） */
static xmedia_void sample_ainr_ab_switch(sample_ainr_param *ai_param)
{
    const xmedia_char *env_value = XMEDIA_NULL;
    xmedia_isp_ainr_attr ainr_attr = {0};
    xmedia_s32 ret;

    env_value = getenv("AINR_OFF");
    if (env_value != XMEDIA_NULL && env_value[0] == '1') {
        ret = xmedia_isp_get_ainr_attr(ai_param->vi_pipe[0], &ainr_attr);
        if (ret != XMEDIA_SUCCESS) {
            SAMPLE_ERR("get ainr attr failed, ret = %d\n", ret);
            return;
        }

        ainr_attr.enable = XMEDIA_FALSE;
        ret = xmedia_isp_set_ainr_attr(ai_param->vi_pipe[0], &ainr_attr);
        if (ret != XMEDIA_SUCCESS) {
            SAMPLE_ERR("set ainr attr failed, ret = %d\n", ret);
            return;
        }

        SAMPLE_PRT("AB group: AINR forced OFF\n");
    }

    sample_ainr_dump_state(ai_param);   /* 打开状态一起打出来，便于对表 */
    return;
}

调用点用 6.3 的第一个（sample_ainr_process_run() 之后），把 sample_ainr_dump_state 换成 sample_ainr_ab_switch。必须在这一刻关：process_run 之后马上开始录流，放到退出前再关等于录了一段 AINR 在跑的片子。

[!warning] 关 AINR 后必须确认还有正常图像 VI 的 ainr_en=TRUE 意味着 RAW 走的是 vi-npu → npu output 这条 buffer 链（sample_ainr.c:156-169）。关掉 AINR 后 ISP 是否仍从 npu output 取数、还是画面变绿/卡死，取决于 ISP 内部实现，本文未逐帧验证。 旁证：6.4 第一组实测里，亮光下 AINR 被门控旁路（NPU 中断恒 0），用例仍正常建链并打印两路 RTSP 地址——说明"AINR 未介入"本身不会打断出图。跑一次看：出图正常 → A/B 有效；不出图 → 改用"两份二进制对照"（sample_venc 作无 AI 基线），此时要在结论里注明"AE 参数不同源，仅作参考"。

7.3 先把码流质量提上去，否则测的是编码器不是 ISP

sample_ainr.c:386、:395 用的是 VENC_RC_MODE_H265CBR，码率由 sample_comm_venc.c:325-328 按分辨率给：

case PIC_2560x1440: //360W
    h265_cbr.bit_rate = (1024 * 3 * framerate)/30;   // framerate=15 → 1536

按 kbps 理解就是 1.5 Mbps @ 2560x1440。这个码率下 H265 会把暗部噪点当冗余抹掉，你测出来的"AINR 降噪 40%"很可能是编码器的功劳。

改法：把两处 VENC_RC_MODE_H265CBR 改成 VENC_RC_MODE_H265FIXQP（sample_comm_venc.c:344-354 给的是 i=25/p=30/b=32，码率不封顶、暗部细节明显好于 1.5 Mbps CBR），只影响本用例：

/* 评测用固定 QP：码率不再压制暗部噪点，避免把编码器降噪算进 AINR 头上 */
ai_param->venc_config.chn_info[ai_param->venc_chnl].rc_mode = VENC_RC_MODE_H265FIXQP;

改完用 ffprobe 验证实际码率（别照抄我的推算，以实测为准）：

ffprobe -v error -select_streams v:0 \
  -show_entries stream=width,height,r_frame_rate,bit_rate -of default=nw=1 out_on.mp4

[!note] r_frame_rate 可能是 30，不是异常 ISP 设 15fps（sample_ainr.c:665），但 VENC 建链用的是 ai_param->framerate = 30（由 sample_comm_vi.c:704 的 *framerate = 30 给出），所以容器按 30fps 打时间戳、其中一半是重复帧。第七节的脚本会跳过重复帧。

7.4 抓流与抽帧

容器或宿主机上执行（需 ffmpeg）：

# 录 30 s：AINR 开 / 关各一段，场景和照度必须完全一致
ffmpeg -rtsp_transport tcp -i rtsp://192.168.31.55:554/livestream/0 -t 30 -c copy -y out_on.mp4
ffmpeg -rtsp_transport tcp -i rtsp://192.168.31.55:554/livestream/0 -t 30 -c copy -y out_off.mp4

# 抽帧（PNG 无损，供脚本分析）
ffmpeg -i out_on.mp4  -vsync 0 -y frames_on/%04d.png
ffmpeg -i out_off.mp4 -vsync 0 -y frames_off/%04d.png

板端录到 SD 卡，别写 /tmp——这套板子 /tmp 在 jffs2 上，会吃 flash。

7.5 量化指标脚本

只看"感觉噪点少了"没法验收。用同一份脚本算四项：亮度、时域噪声、空域噪声、色度活性。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""暗光画质指标统计：亮度、时域噪声、空域噪声、色度活性。

用法:
    python3 aq_metrics.py out_on.mp4
    python3 aq_metrics.py frames_on/
输出:
    终端一行汇总 + 同名 .csv 明细（逐帧）
依赖:
    pip install opencv-python numpy
"""
import csv
import glob
import os
import sys

import cv2
import numpy as np


def load_frames(path):
    """目录按文件名顺序读 PNG；其它按视频解码。"""
    if os.path.isdir(path):
        files = sorted(glob.glob(os.path.join(path, "*.png")) +
                       glob.glob(os.path.join(path, "*.jpg")))
        for one_file in files:
            img = cv2.imread(one_file, cv2.IMREAD_COLOR)
            if img is not None:
                yield img
    else:
        cap = cv2.VideoCapture(path)
        while True:
            ok, img = cap.read()
            if not ok:
                break
            yield img
        cap.release()


def main():
    if len(sys.argv) != 2:
        print(__doc__)
        return 1

    src = sys.argv[1]
    prev_y = None
    rows = []
    dup_cnt = 0

    for idx, bgr in enumerate(load_frames(src)):
        ycc = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
        y  = ycc[:, :, 0].astype(np.float32)
        cr = ycc[:, :, 1].astype(np.float32)
        cb = ycc[:, :, 2].astype(np.float32)

        # 空域噪声：拉普拉斯响应标准差，越大越"吵"
        lap_std = float(cv2.Laplacian(y, cv2.CV_32F, ksize=3).std())

        # 色度活性：只统计中间亮度区，死黑和过曝会把均值拉偏
        mask = (y > 40.0) & (y < 200.0)
        if mask.sum() > 0:
            chroma = (np.abs(cr[mask] - 128.0) + np.abs(cb[mask] - 128.0)) / 2.0
            chroma_mean = float(chroma.mean())
            chroma_std = float(chroma.std())
        else:
            chroma_mean = 0.0
            chroma_std = 0.0

        # 时域噪声：相邻帧亮度差的均值；完全相同的帧是编码器补帧，跳过
        temp_noise = None
        if prev_y is not None:
            diff = np.abs(y - prev_y)
            if float(diff.max()) == 0.0:
                dup_cnt += 1
            else:
                temp_noise = float(diff.mean())
        prev_y = y

        rows.append({
            "frame": idx,
            "y_mean": round(float(y.mean()), 3),
            "lap_std": round(lap_std, 3),
            "chroma_mean": round(chroma_mean, 3),
            "chroma_std": round(chroma_std, 3),
            "t_noise": "" if temp_noise is None else round(temp_noise, 3),
        })

    if not rows:
        print("没有读到任何帧，检查路径: %s" % src)
        return 1

    def avg_of(key):
        vals = [r[key] for r in rows if r[key] != ""]
        return float(np.mean(vals)) if vals else 0.0

    print("来源            : %s" % src)
    print("帧数/重复帧     : %d / %d" % (len(rows), dup_cnt))
    print("亮度均值 Y      : %.2f   (目标 90~140)" % avg_of("y_mean"))
    print("时域噪声 mean|dY|: %.3f  (越小越稳)" % avg_of("t_noise"))
    print("空域噪声 lap_std : %.3f  (越小越干净)" % avg_of("lap_std"))
    print("色度均值         : %.2f   (越低越灰, 说明颜色被抹掉)" % avg_of("chroma_mean"))
    print("色度噪声         : %.2f" % avg_of("chroma_std"))

    csv_path = os.path.basename(src.rstrip("/")) + ".csv"
    with open(csv_path, "w", newline="", encoding="utf-8") as fp:
        writer = csv.DictWriter(fp, fieldnames=list(rows[0].keys()))
        writer.writeheader()
        writer.writerows(rows)
    print("明细已写入       : %s" % csv_path)
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

跑法：

# 宿主机（有桌面/摄像头网络可达板子）
python3 aq_metrics.py frames_on
python3 aq_metrics.py frames_off

7.6 记录表与验收门槛

每档照度填一行，AINR 开/关各一份：

建议门槛（工程经验值，不是原厂标准，按项目自行收紧）：

八、从"能出彩色"调到"像黑光全彩"

8.1 三层参数，改错层等于白改

现状：第三层文件缺失（sdk/sample/scene_auto/ 只有 README.txt），所以跑的是第二层的编译期默认值。这就是"AINR 通了但不够黑光"的根因。

8.2 曝光和帧率：收益最大、代价最直接

改 sample_ainr.c:665：

ai_param.isp_config.fps = 15;   /* 1/15s 上限；想更暗改 10 或 5，拖影同步变大 */

按 4.1 的表选：0.1 lux 档建议 15fps（66.5 ms），0.01 lux 档试 10fps（99.9 ms）。别一上手就 5fps，200 ms 曝光下 1 m/s 的行走目标拖影近 130 px，人脸会糊成糊。

8.3 AINR 强度：现在只能整体调，不能按 ISO 调

sample_comm_isp.c:1381-1387：

ainr_attr.enable  = XMEDIA_TRUE;
ainr_attr.op_type = XMEDIA_VIDEO_OPERATION_MODE_MANUAL;
ainr_attr.manual_attr.pos_gain = 64;
ainr_attr.manual_attr.gau_gain = 64;

• pos_gain / gau_gain：xmedia_isp.h:2380-2383 只声明了 xmedia_u16，头文件没有单位注释，64 是用例和 PQ ini（sc465sl_4M30_ainr.ini:190-191）里的一致默认值。按"Q6 定点、64=1.0x"理解是常见约定，但本文未在文档或代码里找到确认，改之前先用 PQ 工具看这两个值拖动后的画面变化，别盲调。

• 想要"高 ISO 更狠、低 ISO 更保守"，必须切 XMEDIA_VIDEO_OPERATION_MODE_AUTO 并填 auto_attr（iso_level[] / pos_gain[] / gau_gain[] 三张表，长度 iso_num，最大 XMEDIA_ISP_ISO_MAX_COUNT）。switch_thd_low/high（:2394-2395）的判定口径没有注释，建议保留原值只动表，改阈值靠实测画面判断。

[!note] 没有 PQ bin 时，这就是唯一一档 6.4 已确认暗光下 AINR 满速在跑，所以当前真正生效的融合强度就是这组 64/64。拿不到 bin 时可以先在这里改值做对比实验（一次只改一个，同场景 A/B），但它只能调整体强度，补不回 sc465sl_ex.h 里那 12 档 ISO 的曲线，写报告时要区分"调了强度"和"调好了参数"。 另：能改强度不等于能改门控——enable=TRUE 之后是否真的把帧送进 NPU，仍由 6.4 那道亮度门控决定。

8.4 TNR/BNR：暗光画质的主要旋钮

sc465sl_ex.h 里 12 档 ISO 的表，几个直接影响黑光全彩观感的项：

[!warning] 这张表不是"越大越好" tnr_luma_md_thd 已经随 ISO 反向调整，是原厂做过的平衡。手改优先只动 tnr_mot_noise_scl 和 tnr_bayer_str 两个，一次一档 ISO 地试，别整表重写。改完必须重编 sensor 驱动，且会被 PQ bin 覆盖。

8.5 AE：默认是"高光优先"，黑光场景可以换

sc465sl.c:886：

ae_sns_dft->ae_exp_mode = XMEDIA_ISP_AE_STRATEGY_EXP_HIGHLIGHT_PRIOR;

枚举里另一个是 XMEDIA_ISP_AE_STRATEGY_EXP_LOWLIGHT_PRIOR（xmedia_isp.h:1505-1507）。黑光全彩的诉求是"暗部提亮、彩色可辨"，理论上该用低照优先，但它会更容易把路灯/车灯打爆，且这个档位在本文环境里没有实测数据。建议：先在 0.1 lux 场景切过去看直方图右端是否溢出，再决定是否保留。

8.6 补上 PQ bin（两种目的，别混淆）

路线 A：要真正的黑光全彩画质 → 原厂调好的 bin

仓库里没有，是因为 .gitignore 只放行 .ini，.bin/.xmm 都不入库。找原厂/代理要整个 scene_auto/，放成：

/mnt/sd/ainr/sample/scene_auto/sc465sl/sc465sl_linear_isp_vpss_ainr.bin

路线 B：自己调 → PQ 工具导出

板端素材齐全：

• 板端服务：sdk/tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi/

• PC 端 GUI：sdk/tools/windows/pq_tools/PQTools_V1.3.12.zip

• 参数工程：configs/sc465sl/config_entry.ini 里 mode.1 = 4M30_AINR → sc465sl_4M30_ainr.ini

# 1) PQ 服务拷到 SD（rootfs 放不下）
cd /opt/sdk
scp -r $SSH_OPT tools/linux/pq_board/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi root@$BOARD:/mnt/sd/pq

# 2) 起服务：sensortype + 模式序号（mode.1 = 4M30_AINR）；PC 端连 4321 端口
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'cd /mnt/sd/pq/arm-gcc12.2.0-linux-uclibceabi && ./IspTool.sh -a sc465sl 1'

[!warning] 参数个数有坑 IspTool.sh 开头判断是 [ $# -gt 4 ]（IspTool.sh:47），参数多于 4 个会直接打帮助退出，size 根本传不进去。只用 -a sc465sl 1（3 个）或 -a sc465sl 1 0（4 个）。停服务用 ./IspTool.sh -as。

PC 端流程：解压 → 连板 IP:4321（config.cfg:3）→ 加载 sc465sl_4M30_ainr.ini → 在 0.1 lux 场景里边看 RTSP 边调 → 导出 bin → 命名 sc465sl_linear_isp_vpss_ainr.bin → 放 scene_auto/sc465sl/ → 重跑，日志里不再有 isp load pq bin failed!。

[!note] 起 PQ 服务和跑用例会抢 ISP ittb_stream 需要访问 ISP 设备。若 sample_ainr 正在跑导致起不来，改成"先起 PQ 服务、再用例连上去"或"离线调好导出 bin 再跑用例"。本文没有实测这条竞争关系，遇到失败按这个顺序换方案。

路线 C：只想消掉报错 + 固化基线

sample/pq_bin 工具可以导出当前运行参数（等于把默认值固化成 bin，不会提升画质，但能让每次运行的参数可复现、可 diff）：

# 容器内：pq_bin 675940 字节，依赖只有 libc/libstdc++，拷一个文件就够
cd /opt/sdk
scp $SSH_OPT sample/pq_bin/pq_bin root@$BOARD:/mnt/sd/ainr/sample/pq_bin/

# 板上：sample_ainr 正在运行时执行（另开一路 SSH），导出到当前目录
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'cd /mnt/sd/ainr/sample/pq_bin && ./pq_bin 0'
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'cd /mnt/sd/ainr/sample/pq_bin && mv PQBin_isp_*.bin \
  ../scene_auto/sc465sl/sc465sl_linear_isp_vpss_ainr.bin'

用法见 sample/scene_auto/README.txt 和 sample/pq_bin/sample_pq_bin.c:74-87（pq_bin [pipe] [file]，带文件是导入，不带是导出）。

[!warning] 路线 C 的两个未验证点

1. pq_bin 的 sample_pq_bin_module_init() 只做了 xmedia_sys_init() + xmedia_vi_init()（sample_pq_bin.c:18-32），没有 xmedia_isp_init()，而 xmedia_isp_export() 文档里明确可能返回 NOT_INIT（xmedia_isp.h:3398）。如果导出失败，就改用 PQTools 界面上的导出按钮，或在 sample_ainr 进程内直接调 xmedia_isp_export()。

2. 第二个进程调 xmedia_sys_init() 时，VB 池已被 sample_ainr 占用，能否初始化成功取决于 MMZ 剩余空间（当前约 32 MB），失败时先停用例再试。

九、踩坑清单

坑 3 的证据链

日志里的 mmz_mmb_alloc(AIworkspace, 0, 0x0, 0, ) failed!，第二个参数就是申请大小，格式在 sdk/source/gmp/drv/osal/linux/kernel/mmz/mmz-userdev.c:163：

error_mmz("mmz_mmb_alloc(%s, %llu, 0x%llx, %lu, %s) failed!\n", name, size, align, gfp, mmz_name);

size = 0 说明 xmedia_cl_graph_querysize_from_file() 没写回值，而这条路径用的正是 AINR_MODEL_DIR 相对路径。

为什么会"静默"带着 0 去申请：sample_comm_sys.c:631-633 的返回值判断写错了变量——

        s32_ret = xmedia_cl_graph_querysize_from_file(npu_info->npu_model_path[i], &cl_work_size, &cl_weight_size);
        if (cl_err_code != XMEDIA_SUCCESS) {
            SAMPLE_ERR("xmedia_cl_graph_querysize_from_file fail\n");
            goto CL_ERR3;
        }
    ...
    g_npu_workspace_cfg.work_space_phyaddr = xmedia_mmz_alloc(XMEDIA_NULL, "AIworkspace", max_cl_work_size);

所以 querysize 失败也不会打印 querysize_from_file fail，而是直接拿 0 去 xmedia_mmz_alloc。调用顺序也印证：acquire_workspace 排在 isp_ainr_init 之前（sample_ainr.c:274-283），因此日志里只有 acquire workspace fail，不会出现 isp load model failed。

十、内存基线（判断还能不能加功能）

单块尺寸校验：2560 × 1440 × 1.5 = 5,529,600（12 bit 按 1.5 B/px 打包），与日志一致；NPU 输出块 6,912,000 / 3,686,400 = 1.875 B/px，是按 NPU 输出格式对齐后的尺寸。

80 MB 的 mmz 跑完剩 32 MB（实测 free=33032KB）。后续要加第二路编码或 VO，先按这张表重算，别直接改 spi_bootargs.txt 的 mmz——128 MB DDR 上 mem=48M + mmz=80M 已经没有余量。

十一、速查

# ---------- 容器内 ----------
export BOARD=192.168.31.55
SSH_OPT="-o ControlMaster=auto -o ControlPath=/tmp/b-%r@%h:%p -o ControlPersist=600"
cd /opt/sdk

# 编译（动过 common 才需要全编）
make -C sample/common -j"$(nproc)" && make -C sample/live_rtsp_server -j"$(nproc)" && make -C sample/ainr -j"$(nproc)"

# 部署
scp $SSH_OPT sample/ainr/sample_ainr root@$BOARD:/mnt/sd/ainr/sample/ainr/

# 运行（必须 -t，必须 cd）
ssh $SSH_OPT -t root@$BOARD 'killall factory_server 2>/dev/null; cd /mnt/sd/ainr/sample/ainr && ./sample_ainr 0'

# A/B：关 AINR 再跑一遍
ssh $SSH_OPT -t root@$BOARD 'killall factory_server 2>/dev/null; cd /mnt/sd/ainr/sample/ainr && AINR_OFF=1 ./sample_ainr 0'

# 验 AI 通路：6.2 看分配，6.4 看是否真在算
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'cat /proc/umap/media-mem | grep -E "AIworkspace|total size"'
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'ps | grep -c "[s]ample_ainr"'
ssh $SSH_OPT root@$BOARD 'grep -i npu /proc/interrupts; sleep 5; grep -i npu /proc/interrupts'
# 中断必须在关灯/遮镜头后采：亮光下恒 0 是正常，暗光满速约 +266/5s

# 抓流 + 抽帧 + 出指标
ffmpeg -rtsp_transport tcp -i rtsp://192.168.31.55:554/livestream/0 -t 30 -c copy -y out_on.mp4
ffmpeg -i out_on.mp4 -vsync 0 -y frames_on/%04d.png
python3 aq_metrics.py frames_on

板端常用：

mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/sd        # 挂 SD
df -h /mnt/sd                        # 容量
cat /proc/umap/media-mem             # MMZ 明细
killall sample_ainr                  # 停用例

十二、还没闭环的部分

• AINR 被旁路时链路是否照常出图：已观察到亮光下（AINR 不介入）用例完成建链、两路 RTSP 地址正常打印，但未抓流逐帧确认；要作为结论就按 7.4 录一段复核，或退回"两份二进制对照"。

• 亮度门控的阈值与判定口径未知：实测门控确实存在（6.4 三组数据），但 switch_thd_low/high 在 MANUAL 下不参与，真正判定在预编译 ISP 内，用户态没有接口。想调阈值只能问 FAE。

• 门控抖动只做了逻辑推断，没有实测画面：2.4 次/秒那组数据最可能是阈值穿越导致断续开关，需要在临界照度下连续采样 + 录流对照才能确认（方法见 6.4）。

• ainr_state 的语义与采样时机未闭环：头文件只写"已激活/未激活"（xmedia_isp.h:4725），没说它是"已使能"还是"当前帧用了 AI 结果"。实测 t≈0 读到 0；暗光下中断在涨时它是否翻 1，尚未做两点采样验证。单点读 0 不能作为否定证据。

• pos_gain/gau_gain 的量纲未确认：头文件无注释，仅有 64 这个默认值。改之前用 PQ 工具观察实际效果。

• AUTO 模式的 switch_thd_low/high 判定口径未知：没有注释也没有用例参考，建议只动 ISO 增益表。

• AE 实际 ISO/曝光/增益拿不到：公开接口只有 get_ae_statistics（统计值），没有 AE 结果查询。要看实时增益只能用 PQ 工具，或在 sc465sl.c 的 sc465sl_update_inttime()（:981）/sc465sl_update_gains()（:1074）里加打印——后者需要重编 sensor 驱动。

• PQ 服务与用例抢 ISP 的实际情况未测：ittb_stream 在 sample_ainr 运行时能否正常起，取决于设备打开方式，本文按原厂流程记录，失败按 8.6 的备选顺序处理。

• 80 MB mmz 偏紧：AINR 稳态 22.5 MiB，剩 32 MB；再加一路编码就要重新评估。

十三、实测样张

13.1 拍摄条件

[!warning] 这张夜眸样张还没做 AINR 对照组 下面只是一个单帧抓图，没有 AINR_OFF=1 的同场景对照，也没有中断采样记录。按 7.1 的要求，它只能作为"当前出图长什么样"的记录，不能当作 AINR 降噪效果的证据。

13.2 夜眸黑光样张

逐像素客观指标（YCbCr 域直接统计，与 7.5 脚本口径一致）：

这张图的问题不是"不够亮"，而是亮度和噪声同时被拉满：AE 把接近全黑的场景提亮到 Y≈122，全程增益已在 107x × 15.875x 的高位，RAW 散粒噪声原样进了 ISP 后级。按第二节的账，此处缺的不是 AINR 开关，而是进光量（光圈）和积分时间（曝光）——小米 15 用 300 ms + f/1.62，比 66.5 ms 多 4.5 倍光，这就是细节能留住的直接原因。

13.3 小米 15 黑光样张（同点位对照）

13.4 差距该往哪调

按优先级（收益 / 代价比）排序：

1. 曝光时间：小米 15 是 300 ms，本用例上限 66.5 ms（15 fps）。降到 5 fps 可得 199.9 ms，+15.6 dB，但按 2.3 的几何账，1 m/s 目标拖影 433 px —— 静止抓拍可以，有人的场景直接否掉。折中按 8.2 先试 10 fps（99.9 ms，+9.6 dB）。

2. 光圈：f/1.62 → f/1.0 是 2.56 倍光通量（+8.2 dB）。这是硬件项，改不了镜头就只能认。

3. AE 策略：当前是 EXP_HIGHLIGHT_PRIOR（sc465sl.c:886），暗部被压、增益顶满。切 EXP_LOWLIGHT_PRIOR 提暗部，但要防路灯/窗光过曝，见 8.5。

4. 降噪参数：sc465sl_ex.h 的 12 档 ISO 表 + 缺失的 sc465sl_linear_isp_vpss_ainr.bin（8.6）。当前跑的是编译期默认值，saturation 在 ≥32x 档已被压到 60，先把这档回调到 70~80 再看颜色是否回来。

5. 色彩：Cr 偏紫 7.6 个码值，优先怀疑 AWB 在极低照度下未收敛（而非降噪），可用 PQ 工具在案发现场对着灰卡确认。

[!note] 两张图不可直接做 A/B 分辨率、光圈、曝光、增益、后处理全不同，只能做"目标效果参考"。真正的 A/B 必须按 7.2 在同一进程、同一场景、同一曝光下用 AINR_OFF=1 跑。