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

人类的生活也将更加离不开图像识别技术。图像识别技术虽然是刚兴起的技术,但其应用已是相当广。并且,图像识别技术也在不断地成长,随着科技的不断进步,人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大,更加智能地出现在我们的生活中,为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代,我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。运用于监控系统的图像处理技术。云南RK3399Pro开发板图像识别模块国产化芯片

图像识别模块

RK3399PRO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。甘肃RK3399处理板图像识别模块算法研发全国产化电子元器件——智能处理板。

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RK3399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。

除了电力巡检方面,无人机吊舱还可以对前期电力基建选址、搭建提供帮助。搭载吊舱的无人机能够实现地理信息的收集,对崇山峻岭进行快速建模,提高前期建设的效率,也能减少成本支出。在搭建电线时,采用无人机放线,能够轻松穿越各种危险复杂的环境,减少搭线时间,保障施工人员的安全,同时节约节约人力提升效率。成都慧视光电推出的多种双光、三光无人机微型吊舱,就是电力行业的得力帮手。它能够搭载慧视AI图像处理板,能够实现远距离的目标识别。RV1126定制板卡的性能突出。

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随着技术发展,有关部门开始采用智能机器人来辅助公共安全监督。这些机器人搭载智能摄像头,内含高精度的图像处理板,同时具备高精度算法,能够在建筑物倒塌或危险环境等,对人类不安全的地区搜索和救援公民。这有助于减少受伤和生命损失的风险。此外执法部门可以使用智能机器人和其他先进技术,识别这些有害物质并制定安全处置计划。这降低了人身伤害的风险,并防止了任何可能的健康问题。还可以使用智能机器人来监控和管理人群。他们配备了可帮助他们应对潜在安全威胁的技术,例如识别可疑包裹和活动或监控危险迹象。无人机小吊舱可以采用慧视图像处理板实现远程目标锁定。江西智能图像识别模块定制方案

RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。云南RK3399Pro开发板图像识别模块国产化芯片

合理地进行垃圾分类是有效进行垃圾处理、减少环境污染与资源再利用中的重要举措,也是目前很合适很有效的科学管理方式,利用现有的生产水平将日常垃圾按类别外理、利用有效物质和能量、埴埋无用垃圾等。这样既能够提高垃圾资源处理效率,又能缓解环境污染问题。而对垃圾的分类首先是在图像识别的基础上的,因此本文想通过使用近几年来发展迅速的深度学习方法设计一个垃圾分类系统,从而实现对日常生活中常见垃圾进行智能识别分类,提高人们垃圾分类投放意识,同时避免人们错误投放而产生的环境污染。云南RK3399Pro开发板图像识别模块国产化芯片

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