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...
过往的AI模块,要么功耗高,要么尺寸大,要么就是重量大,对于FPV来说,每一项都是负担。另外,随着硬件、软件、算法的更新,以往的模块明显跟不上节奏,更新换代势在必行。慧视光电利用RV1126K打造的Viztra-LE053图像处理模块,是慧视光电Viztra-LE 系列视频跟踪板的主推货架产品,植入公司自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对特定目标进行自主检测、识别,并自动或人为手动锁定、跟踪,同时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。支持二次开发,方便客户快速集成。慧视Viztra-HE030目标识别AI模块。宁夏数据目标识别型号
网口输出作为网络设备的通用接口,安装和连接的步骤相对简单。其接口与大多数网络设备兼容,如路由器、交换机等,普及率较高。因此是目前市面上比较常见的一种视频信号输出方式。而CVBS模拟接口的相机由于其延迟低、成本低的优势,也成为许多项目的优先。为了满足这一市场需求,我司打造了不同平台的模拟接口视频输入+网络视频输出的图像处理板、视频转换板。Viztra-LE049图像处理板具有三路PAL视频输入,一路百兆网口输出推流图像功能,输出格式为H264,RTSP协议。默认720*576分辨率,可以按照中心裁切为480*480等比例放大至1024*1024推流输出,也可以将720*576按照中心裁切为640*512推流输出,也可以将720*576按照中心裁切为480*480等比例放大至512*512推流输出,含外壳尺寸≤80mm×80mm×28mm,且功耗不超过10W。宁夏数据目标识别型号无人船目标识别AI模块。

有了检测识别无人机的能力,要想实现反制,还需要对己方无人机进行低延迟精细的控制,通过相关串口协议,可以建立飞控和AI模块的联系,延迟越低,反制的成功率就会越高。为了应对这样的需求,我司将一套自研的低延迟控制系统植入AI模块中,能够实现在500K带宽环境下控制多路无人机远程作业的能力,并且整个延迟能够控制在50ms左右(不含数据链),低带宽低延迟既能够让无人机飞的更远,也能够让己方无人机灵动性远超黑飞无人机,为反制创造有利条件。
苏超联赛的火热,让各方都参与其中,机器人也不例外。这不,在刚结束不久的苏超半决赛中,就出现了足球转播史上头位“机器狗摄像师”。传统的足球转播摄像,需要摄像师在摄影机面前坐一整场,时刻捕捉精彩画面。而机器狗则通过AI特殊视角,为观众呈现不同的体验。该机器狗打破了传统固定机位的局限,能够抵达距离球员比较近、视角独特的位置,进入多个传统摄像设备难以覆盖的区域。比赛过程中,机器狗能够以低角度、近距离的方式实时追踪球员动态,捕捉开球、拦截、扑救等**度运动瞬间。那么这样的应用案例实现难不难呢?其实通过一个AI模组就能实现!慧视光电的AI模块目标识别帧率为25Hz。

FPV的灵活性让其在许多领域中有着重要应用,其中不乏一些目标识别、目标跟踪的需求,但是由于FPV小体积的缘故,并不是所有的AI模块都适用,小体积、轻重量的模块往往更受青睐。慧视光电推出的AS-DR01 AI套件,就是专门为FPV穿越机打造的AI模块。模块集成了前沿的AI制导技术,依托先进的AI算法,实现了对静态/动态目标的自动侦测、锁定跟踪与精细打击。在飞行过程中,AI制导系统实时评估并调整无人机的飞行姿态,确保目标跟踪的精确性与打击任务的有效执行。AI制导功能的引入,不*革新了无人机的作战模式,还大量提升了其自主作战能力,降低了对飞手专业技能的依赖,提高了效率。慧视Viztra-LE034目标识别AI模块。北京流畅目标识别郑重承诺
只有少量数据,如何打造目标识别模型?宁夏数据目标识别型号
RK3588作为瑞芯微的旗舰机芯片,在3688出来之前,他始终将是高算力国产芯片的经典之作。因此,这也是我司开发的重点项目之一,前前后后在此基础上打造了多个项目,涵盖众多接口。Viztra-HE030是我司打造的这款RK3588产品,其设计两路SDI+一路CVBS作为视频输入接口,输出则为网络加SDI或者CVBS的模式。单板卡尺寸在85*55mm左右,重量50.1g左右,能够实现50Hz的检测跟踪帧率,并且随相机输入帧率可以比较高支持到100Hz。整体功耗不高于10W,并且支持二次开发,方便快速集成。宁夏数据目标识别型号
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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