接口丰富图像识别模块技术

在应急救援，消防无人机本就需要被优先保障控制带宽以及航线，黑飞无人机的出现无疑是添堵行为，但是大家都在救火，对于黑飞无人机的管控就相对宽松了，那么有没有不需要人工干预的预防措施呢？其实，通过AI也能够实现黑飞无人机的监视。在公共区域的摄像头中植入高性能的AI图像处理板，定制无人机的识别检测算法，在算法的作用下，就能够对目标空域进行24小时不间断的监控，一旦有不明目标飞入，就能够立即检测并实现跟踪，再通过一定的反制手段实现干扰迫降。这种技术在国内就可以选择成都慧视开发的RK3588图像处理板Viztra-HE030，板卡具备6.0TOPS的算力，即便是复杂环境的空域也能够稳定检测识别，我司自研的小目标跟踪算法针对于飞得高离得远的目标也能够精细跟踪。无人车避障选择什么样的识别模块？接口丰富图像识别模块技术

这些都可以通过AI图像处理板实现，但有些领域，涉及到安全等信息，就需要进行国产化的选择，这时候，市面上的图像处理板就并不是完全适用。在国产领域，瑞芯微的RK3588始终占据着国产高性能的一席之地，四大四小八核处理器能够输出至高6.0TOPS的算力，使得该板卡能够应用在诸多领域。而在定制开发方面，成都慧视一直深耕，有着十余年经验的开发团队，能够根据需求深度定制不同接口的RK3588系列图像处理板，目前共有想SDI、LVDS、CVBS、Camera link等，开发周期短，服务态度好，售后服务完善。安徽图像识别模块提供商Viztra-HE030是采用RK3588开发而成的AI识别模块。

在嵌入式视觉设备追求“小体积、强性能”的当下，慧视光电推出的40*55毫米24.5克小板卡Viztra-HS063，打破了“功能与体积正相关”的固有认知——这块看似紧凑的板卡，不仅集成了高清视频采集、编解码等全流程功能，更精细攻克了行业长期面临的“低带宽传输难、高延时拖慢响应”两大痛点，为无人机、机器人等领域的智能化升级注入关键动力。在视频传输的“带宽瓶颈”难题上，该板卡实现了颠覆性突破。传统高清视频传输往往需要数兆甚至数十兆带宽支撑，这在偏远地区、复杂电磁环境或多设备协同场景中，极易因带宽不足导致画面卡顿、分辨率缩水。而慧视光电通过自研的高效编码算法与信号优化技术，将1080P高清视频的传输带宽需求压低至500K，为常规方案的1/8甚至更低。这意味着即使在带宽资源稀缺的野外作业、应急通信场景中，搭载该板卡的设备也能稳定传输清晰画面，无需依赖高规格网络基础设施，大幅降低了无人设备的部署限制。

随着低空经济的发展，对于无人机AI跟踪识别模块的需求也愈发旺盛，并且对于模块的要求也越来越严格，于是各种专业的无人机用AI跟踪设备如春笋般涌现。为应对这样的需求，成都慧视也开发了多款无人机可用的AI跟踪模块，像Viztra-LE026、Viztra-LE034、Viztra-HE030等系列，能够满足绝大多数的应用场景。一方面，成都慧视具备作为拥有丰富图像处理模块开发经验，开发速度快，出现问题的概率低。无人机对于AI模块的需求量大，成都慧视也有着批量图像处理模块的开发经验。Viztra-LE026是一个小型化低功耗的AI识别模块。

RK3588平台6.0TOPS的算力在检测识别领域已经能满足绝大多数的要求，但在少数应用场景中，有着更高算力的需求，以实现更快、更稳定、更精细的检测效果。慧视Viztra-T32AI算力盒是利用RK3588和大算力卡开发而成的一款低功耗大算力的处理平台。它带有双2.5G网口，采用瑞芯微RK3588作为主控处理器,外接每秒26兆次运算（TOPS）高能效处理器。配备4GB/8GB/16GBLPDDR4x内存，和32GB/64GB/256/0GBeMMC闪存，支持运行OpenMediaVault、FriendlyWrt、Android、AndroidTV、Debian和Ubuntu等多种系统,支持GPU和VPU加速。整体尺寸为115x85X30mm。算力盒带有2个HDMI输出接口和1个HDMI输入接口，可解码播放比较高8K60pH.265/VP9,以及8K30pH264等格式视频，并可录制4k60pH.265格式视频。此外，算力盒还具备1个M.2B-Key插槽，可安装使用M.2NVME固态硬盘,以及1个M.2E-Key插槽,可安装使用M.22230尺寸的WiFi无线模块。带有1个USB3.0和2个USB2.0接口,以及1个全功能的USB-C接口，采用DC-12V供电。如何选择和的目标识别用图像处理板？重庆RK3399处理板图像识别模块高性能主板

夜间AI识别模块定制。接口丰富图像识别模块技术

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。接口丰富图像识别模块技术