目标检测基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 加工定制
  • 是
目标检测企业商机

随着我国社会经济的快速发展,航运这种便捷、低成本的运输方式在运输业结构占比不断提升,内河航运、沿海航运和远洋航运的船舶交通量越来越高;同时,随着社会大众对生活品质的追求,涉及船舶的水(海)上旅游业发展也是方兴未艾。船舶交通量的提高,导致水上航行安全问题的防治难度提升、监管压力增大,对船舶运营方、监管部门的船舶安全监控、航道安全监管提出了新的挑战。慧视光电“慧眼”双光视频监控设备采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能,可在船载监控中心实现对内部重要部位和外部环境各个场景的监控,同时通过人工提供待锁定目标的位置坐标和尺寸信息,基于选定的一路视频,完成目标的锁定动作;在锁定状态下,能够实时输出相对光轴的目标视线角信息,对锁定的目标能进行实时跟踪。智能图像处理在机场周界中的应用。安徽企业目标检测

目标检测

成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了国产化图像检测与跟踪智能处理板——RV1126处理模块,该处理模块具有一下特点①处理模块使用瑞芯微的RV1126芯片,RV1126是一个高性能、低功耗的视觉处理SOC,具有丰富的外设和功能特性,尤其适合AI相关的应用;②4核CortexA7,每个核具有独自的NEON和FPU,每个核具有32KB的一级数据缓存和一级指令缓存,4核共用512KBL2缓存;③两个MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入接口,每个接口支持4lane,MIPICSI每个lane的比较大速率为2.5Gbps/lane,LVDS比较大速率为1Gbps/lane;④ISP支持的最大分辨率为4416x3312;⑤支持H264,H265视频编码,比较大支持4096x2304@30fps;⑥神经处理单元(NPU),运算能力达到2Tops,支持INT8和INT16;⑦包含一个RISCV微控制器;⑧2DGraphicsEngine(RGA),支持硬件像素格式转换,缩放等操作;⑨支持MIPIDSI、BT.1120视频输出接口;⑩比较大支持1920x1080@60fps视频输出,支持多个硬件图层;⑪支持USB2.0OTG;⑫支持I2Cx6;⑬支持UARTx6。无线目标检测批发商智能图像处理,灵活高效的图像解决方案。

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成都慧视光电技术有限公司(简称慧视光电)是一家具有完全自主知识产权的高新技术企业,其**团队由在图像处理与人工智能领域沉淀了近十年的人员组成,公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。慧视光电的技术人员扎根底层算法研究,设计出了不局限于AI芯片选型的异构平台,在AI芯片能够满足算力的同时能够让用户在尽量短的时间内做到硬件的切换,从而加快研发速度不影响项目进度。目前慧视光电以国内智能AI芯片(RK3399、RK3399Pro、RV1126)为主的基础上自主研制的国产化图像检测与跟踪板卡,可广泛应用于机载吊舱、车载辅助、边海防监控、森林防火、电站检测、智能周界等领域。

随着社会经济的发展,近年来汽车保有量持续上涨,同样的产生的汽车事故也越来越多。夜间行车的事故率要比白天高一半以上,因为夜晚行驶车辆时,光线不足、可视范围减少,会让驾驶人难以做出准确的判断,一旦有突发情况,驾驶人很难及时控制车辆,容易发生事故。针对这一情况,建议使用慧视光电的“慧眼”双光监测设备,可实现白天黑夜24小时监测车辆外界情况,利用红外线技术将黑暗变得如同白昼,使驾驶员在黑夜里看得更远更清楚,可及时识别外来车辆或则路面情况(积水识别、路面裂缝识别等),及时告警提示驾驶人员,提高驾驶安全性。工程师以RK3588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。

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慧眼智能双光AI成像组件是成都慧视光电技术有限公司在其研发的慧眼智能图像处理板基础上,集成了非制冷红外、可见光相机于一体的智能检测、识别产品,根据客户的需求可搭配不同波段的相机产品。应用场景:该款产品可广泛应用于森林防火、电站检测、安防监控、智慧化工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。目标跟踪:1.配合目标检测,支持自主目标跟踪。2.支持手动指定目标进行跟踪。3.目标跟踪算法具有抗遮挡能力。4.目标跟踪算法具有适宜目标尺度变化的能力。5.输出目标跟踪信息。AI智能算法在边海防的作用不容小觑。广西工业目标检测

RK3588图像处理板识别概率超过85%。安徽企业目标检测

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中,通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别,为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础,这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂,基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展,采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征,经过一段时间的正确驾驶过程,便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能,无需再通过感知具体的路况和各种目标,大幅提升了辅助驾驶算法的性能。安徽企业目标检测

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