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RK3588平台6.0TOPS的算力在检测识别领域已经能满足绝大多数的要求，但在少数应用场景中，有着更高算力的需求，以实现更快、更稳定、更精细的检测效果。慧视Viztra-T32AI算力盒是利用RK3588和大算力卡开发而成的一款低功耗大算力的处理平台。它带有双2.5G网口，采用瑞芯微RK3588作为主控处理器,外接每秒26兆次运算（TOPS）高能效处理器。配备4GB/8GB/16GBLPDDR4x内存，和32GB/64GB/256/0GBeMMC闪存，支持运行OpenMediaVault、FriendlyWrt、Android、AndroidTV、Debian和Ubuntu等多种系统,支持GPU和VPU加速。整体尺寸为115x85X30mm。算力盒带有2个HDMI输出接口和1个HDMI输入接口，可解码播放比较高8K60pH.265/VP9,以及8K30pH264等格式视频，并可录制4k60pH.265格式视频。此外，算力盒还具备1个M.2B-Key插槽，可安装使用M.2NVME固态硬盘,以及1个M.2E-Key插槽,可安装使用M.22230尺寸的WiFi无线模块。带有1个USB3.0和2个USB2.0接口,以及1个全功能的USB-C接口，采用DC-12V供电。慧视光电的AI模块支持导入算法模型吗？成都AI智能视觉

无人机技术的蓬勃发展加上大力发展低空经济的政策，传统的铁路巡检正在迎来快速蜕变。以前需要巡检工人带着仪器、安全绳一步一个脚印走出来，整过过程还会有安全风险，而如今利用无人机+人工智能+图像处理器，就能够实现从传统的“人力巡检”转变为“智慧巡检”。特别是在我国广大的中西部地区，山川河流，纵横交错，复杂的地形给巡检工作造成了不小的影响。首先，传统的人巡模式，想要走遍所有区域，花费的时间更多，其次，整个周期下来，成本难以估量。而无人机在AI图像处理板赋能下，既不影响铁路正常运行，也不耽搁巡检人员的其他工作。福建视频识别AI智能高效处理有没有即插即用的无人机AI模块？

除此之外，模块集成于我司开发的RK3588图像处理板中，能够通过检测识别算法收集数据并实时回传。整个流媒体传输模块集控制、带宽压缩、AI图传等于一体，有效减少了项目整合所需要的时间。图像传输的延迟于相机、后端设备的性能密切相关，在我司进行产品选择开发的过程中，MIPI工业相机SC130GS，表现的很出色，在不断的测试中，电脑屏幕刷新率180Hz不变的情况下，相机帧率为60fps时，传输延迟在50~65ms左右；相机帧率为120fps时，传输延迟在40~55ms左右；相机帧率在240fps时，传输延迟比较低可达30ms左右。

为了更好的保护野生动物，需要大量的生态监测与救护，因此收集大量的动物生活习性的数据必不可少。以往都是通过摄影机定点记录，或者摄影师远程拍摄，甚至是巡护队员冒着生命健康的风险在大温差的环境下进行昼夜巡护，但这些方式收集的信息不够全、不精细。像可可西里的国家一级保护动物藏羚羊，有着迁徙的习性，记录这一过程就很有益于开展对藏羚羊的保护工作。人类的闯入势必会惊扰动物藏羚羊，在这样的需求驱使下，“机器藏羚羊”问世，它依托于传统的四足机器狗，披上羊皮，就能成功打入羊群内部，而不会像其他生物闯入那样影响羊群。通过和藏羚羊一起生活一起迁徙，记录它们更精细更可靠的生活习性的影像数据，助力生态保护。但是，这就对“机器藏羚羊”提出了更高的要求。Viztra-LE071是一个空对空AI模块。

虽然有这么多的优势，但是消防无人机也有许多难点需要突破，首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制，因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想，烟雾对通信带宽的影响非常明显，存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题，给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题，成都慧视推出的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块可以很好地解决。模块可以在50ms左右低延迟控制4路无人机进行远程操作，带宽占用至低可达500kbps。Viztra-LE068是一种空对空AI模块。湖南深度学习AI智能处理板

如何提升目标检测识别的算法性能？成都AI智能视觉

由于无人机飞得高，肉眼可见甚至为一个小点，一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题，通过增加小目标的训练样本数量，放大图像或特征使小目标变为大目标，增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法，经过不断的测试验证，算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处理板上有着稳定的表现。具备识别能力后，就需要派出本方无人机对敌对无人机进行锁定打击。在无人机上加装慧视RV1126系列的Viztra-LE044图像处理板，通过算法加持实现对敌方无人机的识别锁定，然后无人机自动起飞，冲击目标无人机，实现反制。成都AI智能视觉