目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

无人机能够通过高空拍摄快速获取大范围、多角度的地面信息。但是传统的摄像头只能获取视频数据,对于许多需要进行数据分析的行业来说显然不够智能化,从无人机视频数据中快速获取提炼大量有价值的信息,不仅能够提升工作效率,还能够减少不小的成本支出。这就是无人机的AI识别能力。通过识别算法,在无人机工作时就对目标范围进行AI检测识别,从而提炼所需信息。这就需要对无人机进行智能化改造,可以在传统无人机吊舱中植入成都慧视开发的高性能AI图像处理板,如利用RK3588深度开发而成的Viztra-HE030图像处理板,6.0TOPS的算力能够快速处理无人机识别到的复杂画面信息,这样就有了硬件基础,剩下的就需要对自身算法进行不断优化提升。慧视光电能够深度定制RK3588系列的目标识别模块。四川专业目标识别

目标识别

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列,成为了各领域研究开发的优先,它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能,具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言,将RK3588作为课题进行研究开发,是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中,算法的能力就十分重要,如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标,可以利用AI的深度学习能力,让AI不断学习这些目标的特征,从而达到精细识别的能力。这个过程,可以通过大量的数据标注,来训练AI。但大量待标注工作,常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注,将会耗费大量时间精力,让成本不可控。四川专业目标识别无人车避障选择什么样的识别模块?

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在很长一段时间内,传统的粮库害虫检查方法是依靠人工巡检,用肉眼观察,逐仓筛查的方法,这种方法覆盖面不足且效率低下,筛查一次将耗费工作人员的大量时间精力。随着技术的发展,AI化的筛查逐步采用,通过算法的AI识别实现自动化筛查。方法基于高像素高清摄像机,实时远程监控粮库,一旦发现害虫就能够立即向管理平台发出告警,有效降低巡检成本和压力,提升工作效率。这之中,实现AI识别处理的传感器同样重要,面对复杂的粮库环境,一个高性能能够快速处理数据的图像处理板是关键。

首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。各类船只识别的模块定制。

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利用图像处理技术实现导弹的远程打击是一项运用了比较长时间的技术,相比于现代化的电子控制,它具备低受干扰的特点,特别是无人机在军备领域的广泛应用,图像处理的作用重新受到重视。远程打击时,需要对整个弹的识别能力进行深度学习训练,不断的训练能够让AI更加聪明,让AI知道该打击什么,从而提升打击精度。在前期的试验印证阶段,需要进行大量反复的试验训练,通过在导弹前端植入导引头,给导弹装上眼睛,可以实时记录导弹打出后的视频画面,然后将大量的视频数据采集到一起用于分析改进。机器人AI识别模块定制。天津快速目标识别创意

应急无人机用AI图像处理板选慧视光电。四川专业目标识别

“启明935A”系列芯片已经成功点亮,并完成各项功能性测试,达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片,但并非单一芯片,而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再结合灵活的封装方式,快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连,双芯双向带宽128GB/s,四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入,可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。四川专业目标识别

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