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

多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘图工具,将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度,相较于矩形框标注更加费时费力,如果遇到大量待标注目标,则极大地影响工作效率。慧视光电开发的RK3588图像处理板能够选择哪些接口?甘肃图像识别模块电子元器件

图像识别模块

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。山东自主研发图像识别模块人工智能各类飞行器识别的模块定制。

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在我们生活生产中,许多小型化的无人机类似于昆虫,凭借其机动、灵活、体积小的特点能够在复杂的环境中执行飞行任务。但是再精细化的操控,也难以做到完全避免障碍物的阻碍,因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一点是要对环境进行自动化的识别。利用高性能的AI图像处理板,再定制化目标识别检测的算法,通过对这类无人机作业环境的大量深度学习,就能够让无人机AI愈发聪明,能够快速识别摄像头范围内的物体,从而实现避障的操作。

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。Viztra-LE034是采用RV1126开发而成的AI识别模块。

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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。成都慧视定制的RK3588系列AI识别模块能够快速集成于无人机吊舱中。陕西图像识别模块软件定制

应急无人机用AI图像处理板选慧视光电。甘肃图像识别模块电子元器件

“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。甘肃图像识别模块电子元器件

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