图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

近年来,我国多地智慧城市建设取得明显成效,诸多创新技术和解决方案得到广泛应用。而在智慧停车方面,许多公共场所也开始逐步落地应用。一车一杆的系统,智能识别进出入车辆,控制车辆进出入,统计车位空缺数,在很大程度上能够优化公共停车场的交通拥堵等问题,能够提高安全和通行效率。智慧停车闸道装有车牌识别的机箱,该机箱集摄像头、图像处理板、显示屏、内存卡等设备于一体,其中图像处理板内置车牌识别算法,在摄像头获取车牌照片后,板卡算法就能进行快速又高精度的信息识别,并上传数据到后端控制中心,能够有效控制车辆的合理出入,方面管理者优化管理。板卡定制选成都慧视。山东智能图像识别模块技术

图像识别模块

随着技术的发展,无人机逐渐应用于各行各业。由于去除了驾驶舱,因此在设计上具有很大的灵活性,结构简单,体积小、重量轻,所以在民用和非民用两个领域都有着重要应用。在非民用领域,无人机灵活方便、无需考虑人员伤亡因素,就显得使用性价比极高,主要有战场的信息获取、远程打击、远程运输等功能。无人机吊舱可以全天候和全气候工作在观测、预警和跟踪状态,并实现目标距离精确测量。系统搭载长焦距红外热像仪,可实现对远距离目标的准确探测。陕西RK3399开发板图像识别模块软件定制精确的远程打击可以采用慧视Rk3399Pro图像处理板.

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大数据和机器学习让计算机变得特别聪明,以至于使计算机能够在某些领域很大程度的超过人类的极限能力,比如谷歌AlphaGo战胜了李世石,而人工智能的目的不只是让计算机和人类下下棋而已,可以说未来几十年将面临由大数据带来的智能变化,机器会获得越来越先进的能力。但实际上,人工智能的应用范围博大精深,繁冗复杂,在每一个垂直领域的应用都需要克服难以想象的障碍。所以,我们先拆分大脑的功能,让机器一点点实现智能化。人的大脑需要借助各种感官,如眼睛、耳朵等,感知外界信息,然后进行判断,这其中用机器来代替人眼来做测量跟判断的动作,称为机器视觉,机器视觉是人工智能学科中发展的**为快速的分支,而当今大家熟知的人脸识别技术就是机器视觉富有挑战性的课题之一。

RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。RK3588是小型化国产板卡吗?

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RK3399图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。无人机小吊舱可以采用慧视RK3588图像处理板实现远程目标锁定。重庆人脸识别图像识别模块人工智能

工程师以RK3588核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。山东智能图像识别模块技术

在人脸识别领域,传统的人脸特征都是人工选取,例如SIFT,HOG等等,但是人工选取特征是一件非常费力事情,并且选取特征的好坏很大程度上依赖于经验和运气,而深度学习是一种无监督学习自动学习特征的方法,可以更好的表达样本。人脸识别以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性拥有着广阔的应用前景和科研价值,因此使用深度学习方法的对人脸识别进行研究,可以在光照、表情、姿态以及低分辨率等问题进行改进。成都慧视的AI识别算法也能根据不断学习以获得更好的识别能力。山东智能图像识别模块技术

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