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

无人机在军备领域有着突出作用,它不仅能帮助进行信息侦查,还能进行智能炮弹高空精细打击。其中,在智能精细打击领域,少不了人工智能的参与。通过人工智能的控制分析,能够实现对打击目标的AI识别。选择这样的方式,能够减少末端打击时对方电子干扰的影响,尽可能保证无人机的重复使用,图像处理设备显然比无人机本身更加经济。除了硬件方面,要实现这样的精细打击,算法的能力至关重要。在实际应用落地之前就需要大量的模拟试验来验证算法的识别能力,这个过程周期不可估量。传统方式下,需要大量的外场测试验证,整个流程繁琐费时费力。而这个工具的出现,则很好的优化了这个过程。图像识别需要图像处理板的硬件支持;四川RK3399主板图像识别模块算法研发

图像识别模块

无人机在高速公路巡检中的作用越来越突出,特别是在十一黄金周这样的出行高峰,高速公路的安全和畅通至关重要。传统的巡检模式受到人力物力以及时空的限制,弊端很大,难以实现精细大面积的监控疏导。无人机灵活机动的特点则能够很好的弥补时空的局限,而想要进一步减少人力物力的付出,则需要打造智能化的无人机,通过AI赋能,让无人机更加聪明。打造智能化无人机可以在无人机吊舱的基础上加装高性能的AI图像处理设备,成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板凭借6.0TOPS的算力,用在十一黄金周这样的出行高峰期就能够很好地胜任工作,板卡采用了国产化芯片RK3588,在算法的赋能下,能够实现高效巡检。云南图形图像识别模块算法利用RK3399Pro开发而成的Viztra-ME025图像处理板。

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通过在摄像头的基础上集成具备图像识别的AI图像处理板、AI算法以及大数据分析技术,就能够搭建一套简易但功能强大的AI质检系统。首先是针对于生产机器,利用无人机搭载带有质检系统的摄像头对机器各个部位进行“体检”,无人机的优势是机动灵活,省去了人工爬上爬下的冗杂时间,并且能够针对某个点位进行变倍放大,强于人眼的观察能力。其次是对于生产出的织布而言,AI质检系统能够高效精准地检测这些产品的瑕疵缺陷、色差等问题,系统的优势是能够实现全天候的巡查检测,对于24小时自动化生产作业的纺织厂来说,将是保障生产效率的一大利器。

传统的吊舱只能如上述那样工作,而要打造更加智能化的边海防无人机巡逻,则可以在光电吊舱中植入高性能的图像处理板,通过目标识别、检测算法的赋能,就能够让无人机实现目标识别检测、目标锁定跟踪等功能。为了进行有效结合,成都慧视开发了多块高性能的具备图像处理能力的光电吊舱。例如慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱,集10倍光学变倍可见光相机、640×512高分辨率红外相机、测程1.2km半导体激光测距机于一体,在边海防巡逻时能够昼夜成像工作。三轴高稳定精度平台框架能够有效保障画面的清晰稳定,并对目标点位的定位。吊舱内置我司自主开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,该板卡采用瑞芯微旗舰级芯片RK3588,能够在算法的作用下实现高空目标识别检测、锁定跟踪人、车、船等目标,再通过和地面巡逻人员协调统一,就能够打造边海防的智能化体系。越高性能的图像处理板越能处理复杂的场景。

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“启明935A”系列芯片已经成功点亮,并完成各项功能性测试,达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片,但并非单一芯片,而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再结合灵活的封装方式,快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连,双芯双向带宽128GB/s,四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入,可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。无人机用图像处理板哪个比较合适?四川RK3399主板图像识别模块算法研发

利用AI算法实现图像的精确识别。四川RK3399主板图像识别模块算法研发

而AI标注则好很多,通过AI算法开发的基本流程,就能够对AI进行深度训练,让其能够像人眼一样对图像上的目标进行判断分类,然后不同目标自动框选标注。这个工作主要是前期的模型训练需要大量时间,而后期的图像标注就很节省时间,通常情况下,一张图片,只需要7-8ms就能够精细标注完成,无论图片上的目标数量和复杂程度,这是人工远不能及的。目前,慧视SpeedDP经过多个版本的迭代,能够支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割标注,标注的精度进一步提升。目前我司能够提供完整的针对于人、车、船的标注模型,如果有其他目标标注的需求,则可以自行进行针对性训练。毫无疑问,AI标注的出现能够为企业大量的数据标注工作节省时间,从而节省成本。随着AI的进一步发展,未来传统标注的模式势必会被完全取代。四川RK3399主板图像识别模块算法研发

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