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

定期的自然资源生态巡护是维护生态平衡、实现可持续发展的重要措施,随着保护工作的不断深入,由于巡护地面积大、不集中等特点暴露出的传统巡护模式效率低下、成本高的问题。在无人机广泛应用的当下,用无人机代替人工进行巡护的方法,更加高效和精细,有效弥补了传统模式的不足。都慧视开发的低带宽低延迟RK3588图像处理板,就能够很好地应用于无人机生态环境巡护领域,只需要500K左右的带宽就能够低延迟控制多路无人机进行远程巡护,同时RK3588图像处理板能够实时处理并分析视频数据,例如非工作时间的非法人员开采,珍惜保护动物的AI识别数据采集等,能够实现低延迟实时回传。高性能高性价比的AI图像识别模块。江西人流图像识别模块AI智能

图像识别模块

这项科技就是利用AI图像处理器实现对目标空域的AI监控识别。基本思路是在摄像头的基础上,定制开发AI图像处理板,以及针对于各类无人飞行目标的AI算法,三者结合就能形成一个简单的自动化空域监控网络。而做这项工作,成都慧视就很轻车熟路,作为拥有多年图像处理板定制开发经验的公司,在目标识别跟踪领域目前共开发RK3588、RV1126以及RK3399pro等多款图像处理板,能够根据不同的摄像头不同的应用环境定制像CVBS、LVDS、DVP、SDI、Cameralink等接口。成都图像识别模块方法双模拟接口的图像识别模块Viztra-HS063.

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更值得关注的是其在“低延时”上的高亮表现。对于无人机航拍、机器人巡检、工业机械臂操控等对实时性要求严苛的场景,视频编解码的毫秒级延迟都可能引发操作失误、任务中断等风险。慧视光电小板卡将编解码耗时压缩至5毫秒,远低于行业普遍的20-50毫秒水平,全流程延时压缩在100毫秒以内,近乎实现“画面零滞后”。这种低延时特性,能让无人机操作员实时捕捉空中动态,精细规避障碍物;让巡检机器人即时反馈设备故障细节,提升检修效率;也为工业机器人的协同作业提供了“眼手同步”的视觉支撑,避免因信号延迟导致的动作偏差。

慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台,采用小型化、轻量化工业设计,内置4k定焦可见光相机,长波非制冷红外成像组件,内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块,主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域,满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右,具备10W左右的低功耗优势,但却拥有400G的冲击,比较高10T的超高算力,能够满足线路巡检、事故勘査、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。小样本算法模型开发工具SmartDP。

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无人机可以按照既定的飞行路线自主巡飞,对铁路沿线的山石、围挡等进行快速的图像采集,并通过算法在AI图像处理板上就进行自动分析,实现巡检前端化,不再需要将数据回传控制段,再由人工进行分析。以前可能需要半天完成的任务,现在只需要半小时即可完成,整个效率又进一步提升。此外,无人机的优势还体现在极端天气以及灾害发生后,无人机可以在各种天气条件下进行24小时全天候、快速高效的巡查,一定程度上可以保护巡检人员的人身安全。工业级的AI图像识别模块Viztra-HE030.山西机载吊舱图像识别模块接口丰富

AI图像识别模块Viztra-HS063.江西人流图像识别模块AI智能

MIPI接口,支持高速数据传输比较高可达数Gbps,并且采用低功耗设计,非常适合小型化AI图像处理板的高性能需求。因此,我司将MIPI接口作为定制化的重要方向之一。RV1126平台Viztra-LE048图像处理板采用国产化RV1126芯片,算力2T,功耗不超过4W,重量约9g。植入我司自主研发的智能图像算法,基于双MIPI接口,能够实时对目标进行自主检测、识别,并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。能够用于机载吊舱、电子哨兵、边海防监控、智能周界,边海防监控系统等领域。板卡设计两路MIPI作为可见光输入接口,DVP作为红外输入,输出方面则是千兆网络视频输出。Viztra-LE053同样采用RV1126开发而成,外形尺寸为直径36mm的圆形,设计一路MIPI作为视频输入,整体功耗不超过3.5W,重量10g左右。江西人流图像识别模块AI智能

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除此之外,模块集成于我司开发的RK3588图像处理板中,能够通过检测识别算法收集数据并实时回传。整个流媒体传输模块集控制、带宽压缩、AI图传等于一体,有效减少了项目整合所需要的时间。图像传输的延迟于相机、后端设备的性能密切相关,在我司进行产品选择开发的过程中,MIPI工业相机SC130GS,表现的很...

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