Viztra-T32 AI算力盒整体尺寸为115x85X30mm。它·搭载 26 TOPS 的 Hailo-8 人工智能处理器,功耗为2.5W,具备带有2个HDMI输出接口和1个HDMI输入接口,可解码播放比较高8K60pH.265/VP9,以及8K30pH264等格式视频,并可录制4k60pH.2...
RV1126是瑞芯微出品的一款高性能图像处理芯片,它具备功耗低、体积小的特点,基于四核ARMCortex-A7内核,内置2T算力NPU,支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术,RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性,能够广泛应用于各行各业进行稳定的AI目标识别和锁定跟踪。而RV1126K则是在RV1126基础上升级的产品,只有14nm低功耗,拥有四核32位ARMCortex-A7架构,集成NEON和FPU,主频高达1.5GHz,可实现FastBoot快速启动,并支持TrustZone技术和多个密码引擎。可高效实现人脸识别和检测,支持多路视频编解码,拥有丰富的扩展接口,旨在提供高性能的图像处理能力和人工智能加速,以满足各种应用场景下的需求。慧视图像处理板能够实现精确的目标识别。贵州国产化目标识别郑重承诺
成都慧视开发的Viztra-HE030和ViztraLE026图像处理板,搭载自研的目标识别、跟踪算法后,无人机能够凭借其低发现率的特征,借助平台搭载的各类探测设备,可以为指挥官提供丰富及时的战场信息(包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等),结合侦察卫星等其他探测手段,可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统,更好的支持各级指挥官及时准确的作出判断。此外,RK3588和RV1126还能进行精确的远程打击,两款板卡都具备小型化、轻量化的优点,不会过多占用无人机空间增加重量,搭载远程导弹后,飞行到目标区域高空,通过AI智能化图像处理,就能自动或者手动识别打击对象。陕西低压线目标识别定制无人机吊舱能够在高空识别被困人员。

平台可运行于Windows或Linux操作系统,包含四项基础功能和三项定制选择功能。1.项目配置:含任务属性(当前支持目标检测)、算法模型(当前支持YOLO-X)、项目参数等;2.模型训练:支持模型参数配置、训练过程可视化等;3.模型评估:支持评价体系(如:AP)、结果统计等;4.数据测试:支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果;5.自动标注:基于导入数据集快速生成标注结果,支持标注工具(LabelImg)读取和调整;(定制可选)6.模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平台,RKNN/RKNN2)两种部署方式,可选;(定制可选)7.Web服务:支持快速搭建Web服务,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务;(定制可选)
“空中哨兵”是城市安防建设解决方案中比较高效智能的一环,无人机搭载吊舱后能够帮助公安机关进行巡逻、安保、维稳、侦查等工作,凭借其机动灵活的特点,能够打破传统地面安全防范工作模式,满足警务工作中点、线、面等方面的需求作用十分突出。在交通领域,搭载吊舱的无人机能够进行远程交通疏导,无人机视野开阔、灵活方便,可远程制定飞行计划、自动执行任务、7×24小时无人值守巡航,有效减少了巡查盲区。在工作日的早晚高峰时节,能够针对易堵路段进行重点巡逻,操作人员可以通过吊舱的摄像头实时查看现场画面,了解路段信息,辅助地面执勤及时找到堵车源头,进而快速疏导。Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计,大小为38mm*12mm,整体重量控制在12g左右。

在智慧安防的改造建设当中,降本增效仍是企业的优先,低功耗、高性能的解决方案越来越受到市场青睐。成都慧视利用瑞芯微RV1126芯片开发的Viztra-LE026图像处理板就是一个不错的解决方案。Viztra-LE026图像处理板搭载了4核A7处理器,支持INT8/INT16运算的NPU,算力能够达到2.0TOPS,完全满足安防需求。考虑到降低功耗的需求,Viztra-LE026在开发时,有效精简了设计,板卡结构呈半径为18.5mm的圆形,边缘有四处半径为1mm的圆形凹槽,板厚度为1.5mm,封装器件后的厚度为4mm,在这样的结构设计下,图像跟踪板重量只为5g,板卡正常工作时,整体功耗控制在6W以内。通过慧视图像处理板和传统摄像头的有机结合,能够实现智慧安防的建设,为社区安防保驾护航。板卡能够用于远程打击吗?内蒙古目标识别开发
慧视光电开发的图像处理板还能够跟踪小目标。贵州国产化目标识别郑重承诺
传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类,打上标签,这样的工作将耗费大量时间精力,并且工作的技术含量不足,还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具,它通过提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能,让计算机通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这样,当给定一张图像时,就能够自动计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。通过海量的深度学习,然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程,该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。贵州国产化目标识别郑重承诺
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