慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。平台自应用以来,成功迭代了三个版本,目前已经完全支撑YOLO系列算法的目标检测识别,包括YOLOv8的分割算法。用户可以通过大量的模型训练实现自己想要的类型的目...
如果是一般环境,则可以选择Viztra-ME025这样的中端图像处理板,板卡采用RK3399Pro这样的芯片,双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构设计;CPU主频1.8GHz,输出3.0TOPS的算力。而需要轻型、小型化设计的场景,如小型无人机吊舱,为了尽量节省空间占用,节约无人机本身能耗,则可以选择小型化、低功耗的图像处理板Viztra-LE026,板卡采用RV1126开发而成,Φ38*12mm的外形设计用在空间紧凑的传统摄像头中,十分合适。有了图像处理板,还需要定制相应的AI算法,在算法的赋能下,智能化的摄像头就打造完成,它能够实现对视野范围内的智能AI识别检测。小型化图像识别模块RV1126。重庆性价比高图像识别模块产品
在我们生活生产中,许多小型化的无人机类似于昆虫,凭借其机动、灵活、体积小的特点能够在复杂的环境中执行飞行任务。但是再精细化的操控,也难以做到完全避免障碍物的阻碍,因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一点是要对环境进行自动化的识别。利用高性能的AI图像处理板,再定制化目标识别检测的算法,通过对这类无人机作业环境的大量深度学习,就能够让无人机AI愈发聪明,能够快速识别摄像头范围内的物体,从而实现避障的操作。贵州安防监控图像识别模块目标检测成都慧视光电能够打造一套完整的图像识别所需模块。
夏季,随着各家各户进入用电高峰,电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题,传统的人工巡检被无人机替代后,巡检的效率有所提升,但是为了进一步保障巡检的精细度,无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱,比传统的摄像头巡检更加精确,一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力,通过目标识别算法的赋能,能够实现智能化巡检。另一方面,这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器,可以达到24小时巡检工作的需求,并且这些摄像头具备变焦放大的能力,它们会比人眼更加精细,可以发现人看不到的问题,可以检查人工无法到达的区域,更加全能化。
无人机被广泛应用于目标跟踪,其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后,无人机可以实现自主飞行,然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法,就能够分析摄像头范围内的物体,通过AI对特征的进一步提取分析,就能够单独识别出目标物体形状,并锁定其位置。这种技术可以用于众多领域的信息侦查、监视、打击等任务,比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术,可以通过在无人机中安装光电吊舱,然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板,通过算法的赋能就能够实现。安防巡检图像处理板怎么选?
2024年上半年我国就发生了多起重大火灾事故,例如江西新余临街店铺起火,河南开封学校礼堂火灾等。作为爆发迅速的一种灾害,火灾,需要防患于未然。事前预警、事发情况的透明都是阻碍救援的大敌。因此,基于传统摄像头的AI火焰识别就有了存在的必要性。火焰识别技术依托于传统的摄像头,目前市面上的火焰识别摄像机分为两种,一是传感器和算法组合,在摄像头的基础上加装高性能的AI图像处理板,再定制化火焰识别的算法,就能够对摄像头所示范围进行智能化监控,一旦出现火苗,摄像头就能够立即识别并发出警报。另一个是纯算法,致力于在黑暗、烟雾等环境下,准确捕捉到微小的火焰变化,并通过算法进行识别,从而实现提前预警。成都慧视利用RK3399Pro芯片打造了一个高性能的Viztra-ME025图像处理板。重庆人脸识别图像识别模块
成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板拥有6.0TOPS的算力。重庆性价比高图像识别模块产品
而这个过程中,如何让无人机理解并提取分析图像很关键,这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,是一种计算机“视觉”科技,也就是把摄像机当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下,就可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法,通过实时的目标识别处理无人机获取的数据,让无人机的工作更加高效。重庆性价比高图像识别模块产品
慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。平台自应用以来,成功迭代了三个版本,目前已经完全支撑YOLO系列算法的目标检测识别,包括YOLOv8的分割算法。用户可以通过大量的模型训练实现自己想要的类型的目...
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