重庆多系统适配目标识别郑重承诺

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。怎样能够实现周界安防识别检测？重庆多系统适配目标识别郑重承诺

虽然AI图像处理板的功能很强大，但它并不是什么遥不可及的技术。成都慧视凭借多年开发经验打造出的Viztra-HE030图像处理板，就能够凭借强大的处理性能，在工业4.0领域发光发热。这块图像处理板采用了工业级芯片RK3588，先进的架构再加上四大四小八核处理器的配置，让其算力达到了6.0TOPS，处理工业环境中的复杂情况不在话下。传统模式下的生产制造或许已经到了“穷途末路”，经营者想要获取更高地的利润必须从制造成本下手，人工成本将是很快见效的领域，利用机器人是个比较好解，而AI图像处理板将在这个替代环节中起到关键作用。云南企业目标识别供应商无人机想要实现AI识别可以用慧视光电的吊舱。

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。

RV1126K芯片特点：

1.处理器架构：RV1126K采用了瑞芯微自主研发的多核处理器架构，结合了高性能的CPU和专为图像处理优化的GPU，能够有效地处理图像和视频数据。

2.图像处理能力：RV1126K具有强大的图像处理能力，支持高清视频处理、图像识别、图像分割、图像增强等多种图像处理算法。

3.人工智能加速：RV1126K集成了人工智能加速器，支持深度学习推理，包括目标检测、人脸识别、姿态估计等人工智能应用。

4.视频编解码：RV1126K支持多种视频编解码标准，包括H.264、H.265等，能够实现高效的视频数据传输和处理。

5.接口和扩展性：RV1126K芯片提供丰富的接口，如MIPICSI接口、HDMI接口、USB接口等，方便连接各种外部设备和传感器，扩展系统功能。

6.低功耗设计：RV1126K采用先进的制程工艺和低功耗设计，能够在保持高性能的同时实现较低的功耗，适合嵌入式系统和移动设备应用。

7.应用领域：RV1126K广泛应用于智能监控系统、工业视觉设备、智能交通系统、智能家居设备等领域，为这些应用提供强大的图像处理和人工智能能力。 成都慧视的目标识别算法是自研吗？

在安防巡检、无人机吊舱等领域，由于所处环境的复杂性，对于AI目标识别检测的性能要求十分严格，一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求，此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块，作为瑞芯微全新一代旗舰处理器，它具备8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。成都慧视开发了VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱。广东专业目标识别办公平台

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此外，在林河的生态维护中，会遇到一些例如垃圾偷倒、破坏林地、违规种养、偷排污水等问题对于人工巡检来说也是一大难点，要么难以发现，要么发现的不及时，而无人机的巡航能够尽可能做到时效性。另外，林河生态资源保护工作中，无人机可以捕捉到许多人工难以察觉的细节，如树木的生长状况、病虫害的发生情况、河道的夜间漂浮垃圾等，即使为管理人员提供更为准确的信息。可以说，无人机的运用是当下打造智慧林河长制比较有利的技术。重庆多系统适配目标识别郑重承诺