目标识别基本参数
  • 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
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

首先,RV1126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。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。想实现目标识别功能很简单。江西低压线目标识别远程控制

目标识别

我国拥有世界上很长的输电电网,在2019年,全国电网铺设线路总长度达到563万公里,具备广覆盖大规模的特点。给我国经济生产和人民生活提供了基础保障。但随之也面临着严峻的电网维护任务,在以前,为了有效进行电网维护,会出现经常性的停电,给我们的生产生活造成了一定的困扰,要知道,在经济飞速发展的当下,如果发生停电,所造成的经济损失是不可估量的。因此定期的进行电网维护是电力行业很重要的工作。面对如此庞大的电网规模,我们的一代代电力运维工程师不辞艰辛付出了巨大的代价。甘肃视频目标识别联系方式无人机吊舱内置图像处理板后目标识别的能力会更加突出。

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近年来,我国多地智慧城市建设取得较好的成效,诸多创新技术和解决方案得到广泛应用。而在智慧停车方面,许多公共场所也开始逐步落地应用。一车一杆的系统,智能识别进出入车辆,控制车辆进出入,统计车位空缺数,在很大程度上能够优化公共停车场的交通拥堵等问题,能够提高安全和通行效率。智慧停车闸道装有车牌识别的机箱,该机箱集摄像头、图像处理板、显示屏、内存卡等设备于一体,其中图像处理板内置车牌识别算法,在摄像头获取车牌照片后,板卡算法就能进行快速又高精度的信息识别,并上传数据到后端控制中心,能够有效控制车辆的合理出入,方面管理者优化管理。

图像标注作为一项简单但是枯燥无味的工作,一直被行业期望于被AI取代,慧视光电推出的SpeedDP就是这样一款软件。慧视SpeedDP提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。要使用SpeedDP实现自动图像标注,首先要对应不同的数据和算法参数设置,慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。通过yolox系列模型的输入,支持可见光图像和红外图像进行分类配置,然后便可点击“开始训练”开始模型训练并实时显示训练记录,点击“停止训练”即可停止当前的训练。监控在板卡和算法的作用下就能实现精确地目标识别功能。

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火爆的杭州机器人加油站。当你在指定位置停好车解锁油箱盖,机器人可以自己打开油箱盖,为汽车插上油枪加油,整个过程一气呵成。要想实现这些功能,需要给机器人装上智能摄像头,这个摄像头不是普通的摄像头,它内置图像处理板,搭载了具备目标识别检测的AI算法,在算法的作用下,机器人就能够精确识别加油口,进而操控机械手臂进行整个加油的动作。在市面上众多图像处理板中,慧视光电开发的Viztra-ME025图像处理板凭借优异的性能能够脱颖而出。板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3399Pro,具备4核处理器,主频高达1.8Ghz,总体算力高达3.0TOPS。在图像处理板和慧视自研AI算法的共同作用下,机器人的识别精率能够可达90%。并且通过不断的AI训练,能够加深AI对整个动作以及不同车型不同油箱盖的学习,保持并提升整个加油过程的效率。慧视光电能够实现摄像头变倍锁定跟踪不丢失。甘肃视频目标识别开发

校园内的目标识别也很重要。江西低压线目标识别远程控制

现在的很多物流类企业,均已经开始进行无人化工厂的建设,通过一个个物流机器人,对快递件进行分类分拣比传统的人工分拣更加高效。这些机器人具备智能图像处理的技术,能够识别快递单上所示快递属于哪个配送大区、哪个城市、哪个分部。进而精确的将快递件运送到指定区域。而慧视智能图像处理板的用处便是,能够对这些机器人的摄像头进行进一步智能化升级,让每个机器人能够识别路线,而不会因为大量机器人的使用,造成路线拥堵或者机器碰撞事故。江西低压线目标识别远程控制

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