由于无人机飞得高,肉眼可见甚至为一个小点,一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题,通过增加小目标的训练样本数量,放大图像或特征使小目标变为大目标,增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法,经过不断的测试验证,算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处...
迅猛发展的低空经济高调进入2025国家工作报告,报告中指出既要推动低空经济的健康发展,也要推动AI智能+的落地应用。AI+无人机,是低空经济应用中比较常见的组合,通过AI的赋能能够让无人机等飞行器能够实现自动化作业等功能。这些功能的实现都依靠于植入高性能的AI图像处理板,图像处理板能够实时处理摄像头采集的数据,通过AI智能分析,实现无人化。但低空经济的应用毕竟关系到航空安全、领土安全,因此实现关键部件的国产化替代至关重要。在图像处理板的领域,国产化还是有很多选择。无人机识别的AI模块。江苏专业目标识别联系方式
随着低空经济的爆火,无人机的开发应用也迎来了爆发式的增长,但是也随之带来了低空安全的问题,对于无人机“黑飞”等不安全的行为,如何有效反制成为行业思考的一项重要议题。其中让无人机实现AI智能化是一个不错的方案。赋能无人机智能化,就能够通过相关设备技术实现无人机AI识别跟踪无人机,为实现迫降反制等操作提供支撑。慧视光电就能通过定制方案,提供无人机AI跟踪模块,让无人机实现自主识别跟踪无人机成为可能。方案采用国产高性能芯片RK3588开发而成,通过RK3588四大四小八核处理器输出6.0TOPS的能力,实现对目标空域的智能AI识别,无人机一旦识别“黑飞”等无人机后,就能够通过自研算法实现快速锁定,达到伴飞、反制等目的。北京可靠目标识别型号打造一套稳定的识别模块需要多久?

Viztra-T32 AI算力盒整体尺寸为115x85X30mm。它·搭载 26 TOPS 的 Hailo-8 人工智能处理器,功耗为2.5W,具备带有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。
SDI作为数字分量串行接口,能够进行高清数字输入和输出。是我们监控系统领域很常见的一种接口,易上手、利用率高。SDI接口能通过270Mb/s的串行数字分量信号,对于16:9格式图像,可以传送360Mb/s的信号。SDI接口有一个很重要的优势就是在将已有的传统模拟框架系统转为高清监控系统的过程中,无需重新布线,只需更换前端和后端部分,这将为项目开发节省巨大的时间成本和人力成本。也正是因为这些原因,成都慧视将SDI接口的开发作为了我司常规产品之一。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。无人车避障选择什么样的识别模块?

红外热像仪是安防领域很重要的一项技术应用,它能够实现全天候的监控,比可见光类产品更具穿透性,在浓雾、夜间、阴雨天等光线不足的情况下,实现几公里的清晰成像覆盖,成为安防小能手。如今,安防企业面临巨大的市场压力,传统的红外热像设备已经跟不上日益迭代更新的需求,因此,企业想要获得突破,获取更多的市场份额,智能化是一个不错的选择。智能化是当下的一个大趋势,监控设备的智能化可以通过加入图像处理板的方法来实现。目标识别受什么因素干扰。甘肃目标识别供应商
哪家公司能够快速集成开发高性能的RK3588图像处理板?江苏专业目标识别联系方式
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。江苏专业目标识别联系方式
由于无人机飞得高,肉眼可见甚至为一个小点,一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题,通过增加小目标的训练样本数量,放大图像或特征使小目标变为大目标,增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法,经过不断的测试验证,算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处...
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