图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

索尼旗下的SONY-7520型号的摄像头作为高倍变焦镜头,能够广泛应用于安防、无人机吊舱、周界监控、边海防监控、森林防火等领域。特别是无人机吊舱,在图像处理板的赋能下,索尼7520相机能够让我们检测、追踪更多的细节,比如边海防监控跟踪、电力巡检、消防救灾、目标搜索跟踪等无人机航拍应用行业。为了让相机具备强大的适应、工作能力,针对于无人机将会遇到的场景、工作要求,工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。成都慧视的板卡支持二次开发!重庆接口丰富图像识别模块分析

图像识别模块

暑期防溺水一直是我国青少年教育中重要的一环,但是每在这个时候,事故屡见不鲜。各地各部门虽积极开展暑期防溺水教育宣传及巡查监督工作,通过人防、物防、技防等多重手段织密防溺水安全网。但是终究是做不到大面积的覆盖。一方面我国水流众多,加上缺乏家庭管理监督,孩子们闲来无事多会成群结队去涉水。另一方面是这些防范工作相对落后了。传统的防范大都是在水库、湖泊、河道、海边等重点水域经常会有相关人员进行巡查,在显眼处也会设置警示标志及警戒线,学校暑假放假前也会开展各项宣传活动。贵州车载辅助图像识别模块供应商板卡算法也可以找成都慧视定制。

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现在自动拣选机器人可100%的完成工作要求,它们可以安全地导航,检查储物柜中的零部件和产品,使用机械手臂做出正确的拣选,并将拣选物品运输到集结或包装区域。这也就意味着公司运输受损货物或不正确sku的风险要小得多。自动化的质量保证和检查是机器视觉和物联网结合的一个产物,它正在迅速普及。在某些现代制造环境中,即使有人工干预,它也可以帮助管理员实现检查流程的自动化并改善结果。取而代之的是,自动化检测站处理这项高度精细的工作,而人们则需要学习更多认知上要求较高的技能。2025年,协作机器人很可能在所有机器人销售中占据34%的份额。这在很大程度上是由于机器视觉的改善,以及尽可能地消除现代工业中的低效、不准确性和浪费而做出的努力。

RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。慧视光电的工业级板卡有哪些?

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让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据,而占大数据总量60%以上的为视频监控数据,与此同时,视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用:人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据,它在吸收原有数据的基础上,能够增量式地提升模型的性能,给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制,能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能,哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。江西智慧交通图像识别模块AI智能

运用于监控系统的图像处理技术。重庆接口丰富图像识别模块分析

Viztra-LE034图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车);具有波门自动搜索和波门引导跟踪功能;能够对目标进行跟踪,并输出目标测偏量;同时具有质心和模板匹配2种跟踪方式;跟踪目标支持波门自适应;支持跟踪丢失后重新检测,具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力等特点。能够广泛应用于机载吊舱、电子哨兵、边海防监控、智能周界,边海防监控系统等场景。为快速应用的成品系列,Viztra-LE034图像跟踪板拥有4路通用型视频输入输出接口,能够快速落地应用,减少开发时间。重庆接口丰富图像识别模块分析

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