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

城市湿地公园是“城市之肺”,是生态建设的重要一环,因此对于湿地公园的日常巡逻必不可少。但是大面积的湿地公园地形复杂交错,许多区域依靠传统的人工巡逻,无法到达。此外,人工巡逻的效率远远不够,无法做到及时响应和精确记录,久而久之,成本就不断累计增加。无人机的落地应用,能够有效减少人工成本的问题。无人机能够凭借小巧的身型,在湿地错综复杂的环境中自由穿梭,确保无死角。利用无人机打造智能巡检系统,通过高清摄像头抵近观察,能够实现湿地全域的高效巡检。其中,智能化的措施在于可以在摄像头的基础上加装图像处理板,通过图像处理板和算法的共同作用,能够让无人机摄像头变成“智慧眼”,这只“智慧眼”能够精细AI识别动物、树木、水中的杂物等等信息,通过大量的数据收集,为管理决策提供依据。FPV目标识别用慧视开发的Viztra-LE026图像处理板。福建智能化目标识别

目标识别

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。陕西目标识别售价FPV目标识别用慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。

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首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。

识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频,需要标注的画面竟然多达5000多张,当我标注到500张的时候,整个人都已经麻木,并且出现情绪波动,望着剩下的4500多张待标注画面,看着都头皮发麻,怎么都不想继续了。小目标识别解决方案哪里有?

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利用无人机实现智能化识别能够帮助我们提升许多工作效率,在很多行业都有应用。像安防巡检、交通管理等,飞在高空的无人机比传统的地面巡逻更有视野,更能搜集掌握全局信息,再通过和地面巡逻的配合,能够有效减少工作量。但是在无人机识别的过程中会遇到很多问题,比如当环境变得复杂时,识别的精度可能就会受到影响。AI识别算法是一种深度学习的算法,它不是一成不变的,它也需要适应不同的环境,因此对于AI算法的训练也必不可少。吊舱中植入慧视Viztra-LE026图像处理板就能实现目标识别。福建多系统适配目标识别自主可控

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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。福建智能化目标识别

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