作为RockChip全新一代旗舰AIoT处理器,RK3588s具备8nmLP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。经过我司开发,植入检测算法,基于输入的可见光或者红外视频流实现对周边目标的检测识别。板卡整体尺寸为55*4...
高速无人机速度快、机动性高、低成本的特点让其在很多领域的作用日渐凸显。但是作为一把双刃剑,空对空的高速无人机对抗也是一大难点。解除限制的高速无人机速度能够轻松达到200km/h,在这样的高速状态下,己方无人机的稳定性以及跟踪对方无人机的稳定性将会受到很大影响。空对空的对抗中,背景大部分将会是复杂的地面,建筑物、树木、山丘等各种障碍物,会影响无人机的视觉识别系统,加之像高速FPV这样个头又小,就难以准确识别和追踪敌方无人机。低算力的国产化目标识别模块。安徽高性能目标识别
模块具备6T算力,集成GS弱网高清音视频压缩传输系统和GS远程低延迟实时控制技术,具有单一信道同时多路视频传输功能,在不增加通信开支的前提下,增强了“人在回路”信息量和参与度。在同等带宽条件下,系统将比现有编解码方式的视频通信距离增大50%以上,能够在500K带宽条件下控制多路远程无人机设备。并且整个回路的延迟能够控制在50ms(不含数据链)左右,可以有效辅助“机器藏羚羊”在可可西里这样的环境中的远程控制,让其更具灵活性。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块和“机器藏羚羊”的结合方案将有效改善优化可可西里藏羚羊的监测方法,帮助提升智能守护藏羚羊的能力。江苏可靠目标识别控制软件对特定目标进行自主检测、识别。

针对这样的需求痛点,成都慧视打造了Viztra-HE052-F高分辨率、高帧频图像处理板。板卡采用FPGA+RK3588的硬件架构,可支持CameralinkFull/Medium/Base制式接口的高分辨率、高帧率视频输入(随相机输入帧率,质心比较高可支持到1000Hz),实时对特定目标的自主检测与识别,输出目标相对于视野中心的脱靶量信息,实现对目标的实时跟踪功能。板卡也可支持二次开发,预置系统底层及硬件驱动,提供相机采集、OSD叠加、视频编码推流等基本功能的SDK及demo例程,方便客户快速进行项目开发与集成。
由此可见,对于禁飞,不能是单单出台法律,进行宣传教育,必要的监控反制措施也得有。现在很多企业、研究院都在研究无人机对无人机的反制,通过在己方无人机中加装AI模块,让模块对目标区域的飞行器进行检测、跟踪,然后通过低延迟精细操控实现撞击等反制措施。成都慧视推出的Viztra-HS063 AI模块就是专门为无人机设计的一款产品,它采用RK3588s作为主处理器,设计两路模拟接口,一路MIPI接口,整体尺寸在55*40*10mm左右,重量约24.5g(不含散热器),体积小功耗低,非常适合无人机领域。通过算法模型的植入,加强对无人飞行器的识别跟踪算法的训练,可以极大提升板卡的监测能力。慧视光电的AI模块目标识别帧率为25Hz。

近几年,低空经济呈现爆发式增长的趋势,无人机凭借其机动灵活的特点在各行各业发光发热,随之便带来了公共安全、空域安全和航空秩序的问题。我们都知道,无人机的飞行操作是需要在固定的区域有着固定的航线,特别是城市中,禁飞区遍布,各大管理部门也加强了管理,但也不能避免“黑飞”的存在。由此可见,低空经济的空域安全监管,需要软硬兼施,必要的强硬手段不可或缺。此前,成都公安就公布了三起典型的“黑飞案例”,有的是无民航局颁发的运营合格证;有的是无人机未进行实名登记,飞行活动长期未履行报批手续;有的是非法在管制空运进行私飞。没有相关的报批,没有相关证件,即便是在自家小区、自家公司工地,都属于“黑飞”。高速行驶的汽车识别AI模块。甘肃如何目标识别软件
高算力的国产化目标识别AI模块?安徽高性能目标识别
云台采用小型化、轻量化和一体化工业设计,内置30倍连续光学变焦可见光相机,长波非制冷红外成像组件,激光测距仪,内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块,主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域,满足线路巡检、事故勘查、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。具备30倍的连续光学变焦相机,能够让无人机在不靠近设施的地方,检查线路是否有断线、倾斜、生锈,电塔是否稳固,有无损坏或锈蚀等情况。解决以往距离远、看不清的难题。云台可内置成都慧视开发的高性能RK3588 AI图像处理模块,模块具备四大四小八核处理器,算力能够达到6T,适应户外各种巡检环境。模块能够赋予无人机按照既定路线自动训飞的能力,自动避障,识别检测周边环境,打造更高效、标准化的巡检过程。安徽高性能目标识别
作为RockChip全新一代旗舰AIoT处理器,RK3588s具备8nmLP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。经过我司开发,植入检测算法,基于输入的可见光或者红外视频流实现对周边目标的检测识别。板卡整体尺寸为55*4...
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