四川目标图像识别模块分析

视频回传在无人机领域非常重要，视频画面的回传延迟，直接决定着对无人机控制的精度，越是能在**短时间内获取更多信息，越能发挥无人机的优势。在实际操作中，会经常遇到视频卡顿、花屏，延迟大等现象，影响因素大都是相机延迟，控制端延迟等综合因素。无人机视频回传的一般流程是无人机在天空端实时拍摄视频，然后视频传输到手柄，地面端就能够实时查看视频。这一段也就是我们说的图传，比如大疆的O3、O4图传，这一段数据传输经过了多个环节，会增加传输的延迟，一般这种无线图传传输1080P的视频，延迟从几十毫秒到几百毫秒不等。因此，为了稳定视频传输，减少延迟，要么在硬件上下功夫，要么就打造专属的视频传输协议，通过减少视频编解码时间，减少整个传输链路的延迟。慧视光电通过自研软解码技术打造的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块，降低了编解码的时间，其编解码时间只需要5个毫秒，其中编码3个毫秒，解码2个毫秒。能够接入120FPS相机的图像识别模块Viztra-HS063M。四川目标图像识别模块分析

我司开发的Viztra-HE030就是利用了SDI的这些特性打造的货架产品。这块图像处理板选用RK3588作为处理模块，采用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。整块板卡功耗小于10W，外形尺寸为85*55mm，能够在-40℃-60℃的环境中稳定工作。板卡提供两路SDI输入，一路SDI输出。支持分辨率为1920*1080输入输出的50Hz检测跟踪，整个跟踪输出延迟≤1帧，可以跟踪2*2像素的小目标，识别10*10像素的小目标。在进行目标识别跟踪时能够提供更多细节处理，提升识别跟踪的概率。四川目标图像识别模块分析FPV用AI图像识别模块。

宠物经济已经成为当下市场经济中一个重要的组成部分，带动了许多附加行业的发展，其中宠物摄像头便迎来了飞跃式的增长。有关数据显示，2024年宠物摄像头在线上市场的占比已达到5.5%，而这一数字在进入2025年后的1月更是实现了飞跃式增长，渗透率直接攀升至8.4%。和传统的摄像头不同的是，这类宠物摄像头具备互动的功能，通过各种小型传感器集成，输出多种实用性功能，满足消费者的多样化需求。这之中，图像传感器的需求特别大，它在宠物摄像头中扮演者宠物识别的功能。

在大力发展低空经济的政策号召下，无人机应用遍地开花。在巡检、安防、应急救援等领域，无人机替代了传统的人工，使效率、精度更上一层楼，这之中图像传感器起到了关键作用。虽然市面上的图像传感器五花八门，但像警用、消防用等特殊行业，因此不得不选择国产化图像传感器。国产化的图像传感器虽然不是行业前列性能，但是能够做到性能和安全的双保证，有助于这些特殊行业保护数据安全。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就可以根据需要做到全国产化。这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰处理器RK3588，8nmLP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。LVDS接口的图像识别模块。

在无人机巡检领域，成都慧视开发的高性能RK3588AI图像处理板Viztra-HE030、Viztra-HE032、Viztra-HE047、Viztra-LE048、Viztra-HS063等，就可以赋能无人机完成一系列工作，这块板卡能够输出比较高6.0TOPS的算力，能够在山峦崎岖的环境中实现精细的识别检测，成都慧视可以定制SDI、CVBS、DVP、LVDS、Camera Link等接口以及金属外壳和散热器。此外，作为国产高性能芯片，如果想要实现全国产化，我司也是有丰富的经验可以帮助进行整个过程的方案筛选。慧视光电的图像识别模块能够检测识别人、车、船、无人机等。贵州智能图像识别模块AI智能

图像识别算法定制找成都慧视。四川目标图像识别模块分析

模拟相机成本低、延迟低、便于安装操作的特点让其在小型无人飞行器领域有着大量的市场。因此，我司针对这一相机选型的用户定制了一款专属的AI图像处理模块——Viztra-HS063。模块采用RK3588s作为处理器，具备四核Cortex-A76和四核Cortex-A55八核架构，主频达2.4GHz，集成6T算力NPU，支持8K@60fps视频解码与三屏异显输出，支持4G/5G扩展并配备WiFi/蓝牙通信模块及M.2固态硬盘扩展接口。我司定制双模拟接口，植入公司自主研发的智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对特定目标进行自主检测、识别，并自动或人为手动锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息，实现对目标的实时跟踪功能。并且支持二次开发，方便客户快速集成。四川目标图像识别模块分析