无人机的迅猛发展,使得无人机的反制技术也水涨船高,常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术,通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板,在算法的作用下,就具备无人机识别的功能,为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快,因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图...
“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。高速无人机目标检测用哪个AI模块?黑龙江省时省力目标检测经验丰富
低空经济成为当下火热的行业之一,各行各业都想利用无人机为自己服务,但是却面临一个问题,专业人才严重不足。有关数据显示,我国无人机经营性企业已超过1.7万家,全国实名登记的无人机已超过200万架。而无人机人才的缺口却多达100万,这就给低空经济的快速发展按下了慢速键。各大高校陆续建设无人机专业,但是四年的教学路怎么也得一步一个脚印,为了应对市场需求,只能从高效率的教学方法着手,让学生更多的结合实际操作进行学习,能够让学生在毕业之后更快的适应工作需求,进而提升稳定就业的概率。西藏国产目标检测应用慧视光电开发的板卡能不能用自己的检测算法?

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。搭建这样的高效质检系统可以采用成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,能够凭借8核处理器输出6.0TOPS的算力,应用于质检系统,能够实现快速的图像识别处理。同时成都慧视还可以针对行业特性,定制可应用的AI算法,让企业更好地赋能。借由AI智能化检测技术的应用,既能够契合消费者对于产品的至臻需求,亦能够增强企业的竞争力,促进整个行业的进步。
深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音跟踪领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、智能制造、智慧医疗等领域的发展,极大地提升人们的生活质量和工作效率。未来,物联网、人工智能和大数据的深度融合将为企业和个人带来更多的机遇和挑战,我们需要不断学习和探索新技术,以充分利用这些技术创造更美好的未来。环境越复杂,检测的精度越会受到考验。

随着生活品质的提升,现在无论是企业还是个人都对智能化的需求有所提升,这就对于摄像头提出了新的要求。现在市面上的传统摄像头都只具备记录功能,受限于镜头的视野范围,就算可以转动也必须是手动操作,尚不能实现自动化。但在智慧安防等领域,如果摄像头能够实现自动化转动,那将进一步提升安防水准。自动转动并不是目的,它的深层需求是需要对视野目标进行锁定跟踪,从而操控镜头转动。这就需要摄像头智能化。成都慧视可以根据使用的摄像头接口类型进行深度定制以满足不同的应用场景,通过专门的算法就能够实现摄像头的智慧化。SmartDP可以打造目标检测算法模型。国产化目标检测市场报价
有没有锁定跟踪不丢失的办法?黑龙江省时省力目标检测经验丰富
在算法领域,则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空,地面的物体就会显得较小,小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体,一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发平台,通过不断的深度学习,能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此,将这个算法用在无人机高空识别领域,完全能够弥补传统算法的不足,达到更加稳定锁定跟踪的目的。黑龙江省时省力目标检测经验丰富
无人机的迅猛发展,使得无人机的反制技术也水涨船高,常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术,通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板,在算法的作用下,就具备无人机识别的功能,为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快,因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图...
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