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成都低功耗图像识别模块技术 欢迎来电 成都慧视光电供应

上传时间:2025-03-27 浏览次数:
文章摘要: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

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。成都低功耗图像识别模块技术

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传统的标注模式需要你对着目标不断拉框,反复机械的动作做多了就变得“麻木”,影响效率还使人烦恼。而SpeedDP的出现,可以有效的提升标注效率。它能够帮助使用者快速进行人、车、船等数据集的一键标注。SpeedDP依靠YOLO系列算法来检测模型,实现“一键标注”和“目标检测”,并且还提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。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。作为一个深度学习AI开发平台,SpeedDP采用常用的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。针对不同的数据集和算法参数设置,慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。 成都视频图像识别模块器无人机AI目标跟踪选择哪块图像处理板?

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而AI标注则好很多,通过AI算法开发的基本流程,就能够对AI进行深度训练,让其能够像人眼一样对图像上的目标进行判断分类,然后不同目标自动框选标注。这个工作主要是前期的模型训练需要大量时间,而后期的图像标注就很节省时间,通常情况下,一张图片,只需要7-8ms就能够精细标注完成,无论图片上的目标数量和复杂程度,这是人工远不能及的。目前,慧视SpeedDP经过多个版本的迭代,能够支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割标注,标注的精度进一步提升。目前我司能够提供完整的针对于人、车、船的标注模型,如果有其他目标标注的需求,则可以自行进行针对性训练。毫无疑问,AI标注的出现能够为企业大量的数据标注工作节省时间,从而节省成本。随着AI的进一步发展,未来传统标注的模式势必会被完全取代。

无人机在军备领域有着突出作用,它不仅能帮助进行信息侦查,还能进行智能炮弹高空精细打击。其中,在智能精细打击领域,少不了人工智能的参与。通过人工智能的控制分析,能够实现对打击目标的AI识别。选择这样的方式,能够减少末端打击时对方电子干扰的影响,尽可能保证无人机的重复使用,图像处理设备显然比无人机本身更加经济。除了硬件方面,要实现这样的精细打击,算法的能力至关重要。在实际应用落地之前就需要大量的模拟试验来验证算法的识别能力,这个过程周期不可估量。传统方式下,需要大量的外场测试验证,整个流程繁琐费时费力。而这个工具的出现,则很好的优化了这个过程。如何选择合适的图像处理板性能?

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无人机在高速公路巡检中的作用越来越突出,特别是在十一黄金周这样的出行高峰,高速公路的安全和畅通至关重要。传统的巡检模式受到人力物力以及时空的限制,弊端很大,难以实现精细大面积的监控疏导。无人机灵活机动的特点则能够很好的弥补时空的局限,而想要进一步减少人力物力的付出,则需要打造智能化的无人机,通过AI赋能,让无人机更加聪明。打造智能化无人机可以在无人机吊舱的基础上加装高性能的AI图像处理设备,成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板凭借6.0TOPS的算力,用在十一黄金周这样的出行高峰期就能够很好地胜任工作,板卡采用了国产化芯片RK3588,在算法的赋能下,能够实现高效巡检。如何高效进行安防巡检工作?成都视频图像识别模块器

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无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像,而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案,实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案,两款产品均使用小巧设计,整体组合重量在30g左右,并且都采用小功耗设计,用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下,能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126,能够输出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标,能够识别像素为12*12的目标,且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右(净重5g(不含镜头)),像素分辨率为640*512,采用9/13/25mm三种定焦设计,支持18中伪彩选择,功耗小于0.75W。成都低功耗图像识别模块技术

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