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

成都慧视光电技术有限公司开发的Viztra-HE030图像处理板,利用国产化高性能芯片RK3588开发而成,它能够实现6.0TOPS的算力,能够轻松应对粮库内部复杂的环境,成都慧视可以根据客户使用的相机接口进行图像处理板的接口深度定制,实现快速的AI害虫识别。在算法方面,可以使用自己的算法,我司还可以根据需求定制提供算法性能训练提升工具SpeedDP,平台可以通过大量的粮库害虫AI识别模型训练,提升自身算法精度,进而提升摄像头害虫识别精度。如何高效进行安防巡检工作?云南运动图像识别模块分析

图像识别模块

但这也遇到很多难点,通常情况下,视频回传的延迟大概在200ms左右,随着大量的弹打出,视频传输所需带宽就面临压力,如何在通信带宽有限的情况下,保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输,是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题,慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合,推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内,例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内,多路视频和交互控制共用一对收发信道,信道支持数据透传,外部系统可以使用该信道,传输任意格式的数据;可实时调整视频码率,在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发;能够基于H265实时视频编码;可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机,实现15ms的低延迟编解码,加上数据链传输延迟时间在30ms左右,目前业界前列。通用性强,使用更加灵活,适用更多应用场景;支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输(1080P60FPS),彻底解决“带宽苦恼”;整体时延约60ms(含相机、编解码、显示,不含传输),实现实时控制、实时打击。 云南运动图像识别模块分析RK3588是目前国产图像处理板的性能数一数二存在。

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无人机在农业领域能够实现高效率的施肥、播种等操作。但是不同的作业环境对于无人机的工作性能要求不一样,同样的方案在平原地区适用,在高原地区就不行。因此针对于特殊作业环境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原这样地貌复杂、低气压、大温差的特点,参与智能化工作的各个部件需要符合这样作业环境特点的性能要求。不比平原的一马平川,高原由于环境复杂,地形起伏对于无人机的飞行也需要进行控制,无论是高度还是速度甚至距离都需要进行严格限制,防止出现撞机等事故。因此,这个方面的智慧化建设就需要无人机具备智能避障的功能,无人机需要在高速度或者远距离的情况下识别树木、电线杆、石头等障碍物,并能够实现避障。

eVTOL是指电动垂直起降飞行器,大力开展eVTOL试点,是对低空经济的强动力注入,而无人机正是这一领域的关键选择之一。无人机在低空经济中扮演者重要角色,随着应用领域的不断增多,未来无人机的数量将呈式增长,届时eVTOL起降中心将聚集众多各式各样的无人机,如何高效有序的让无人机彼此工作而不互相干扰是行业值得思考的一件事。当许多无人机需要同时起飞执行不同的任务时,如果操控不当,或者收到外力影响,就容易出现事故,而人为的反应毕竟有延后,不可能做到完全的补救操作,因此无人机自身的规避措施建设一样重要。利用RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板;

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美国再度要求台积电停止出口7纳米芯片给大陆,目前看来国产AI图像处理的性能还得由RK3588稳坐,不久前传出了瑞芯微RK3688至少在一两年内无法推出,因此对于许多有高性能AI图像处理板需求的客户无需再等了。当下,选择RK3588至少还可以保持性能***两三年,而在国内进行RK3588开发的厂家中,成都慧视凭借多年的丰富经验,已经形成一整套快速的开发流程,针对于RK3588这样的高性能图像处理板,能够快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口,满足不同行业的需求。并且,随着不少领域等目标跟踪稳定性的进一步提升,针对于高帧频目标跟踪这块,成都慧视也完成了成熟的方案,通过RK358+FPGA,实现高帧频相机的输入输出,为目标跟踪提供更多的细节信息。无人机目标跟踪算法哪里有?四川车载辅助图像识别模块技术

如何提升目标识别的精度?云南运动图像识别模块分析

长时间一直进行这样的图像标注工作,那无疑是枯燥而乏味的,手酸不说,更多的是精神上的折磨,进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径,无法跳过,当项目紧急时,甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变!慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率,开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练,形成一个可用的预选模型(如果已有模型可以直接使用),然后训练一定阶段后,可以评估此模型的能力,如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集(未进行任何标注)进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作,同时也在不断反哺此模型算法,帮助提升性能。云南运动图像识别模块分析

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