电力应急目标跟踪产品

AI智能化检测是打造领域智慧建设的一大举措。通过在摄像头中植入视觉处理AI图像处理板，定制AI检测算法，就能够实现对物体的质量检测。在智能检测领域，图像处理板的性能和算法的精度则是影响检测效果的关键所在。不同行业的作业环境不同，对于图像处理板的性能需求也就不同。因此，需要根据实际情况选择合适的AI图像处理板。像工业生产中的质量检测，由于工业仪器的精密复杂，就需要高性能的AI图像处理板，通过大算力实现快速数据处理。地对空无人机跟踪模块。电力应急目标跟踪产品

实弹射击、靶场训练、武器装备测试等场景需要对弹丸、靶标、射手动作、装备状态进行精确观测与数据复盘。慧视光电Viztra系列图像处理板可对靶标、靶机、车辆、人员目标进行高帧率跟踪，配合事后回放与数据标注，便于训练评估与装备改进。Viztra-LE071板卡适配全局曝光黑白相机，分辨率1080P、帧率120Hz，可在高速运动场景下保持图像清晰无拖影；跟踪帧率比较高100Hz（HS/HE系列），满足弹丸、靶机、靶车等高速目标跟随需求。智能跟踪算法可在镜头变焦、平台摆动场景下保持目标稳定锁定。CameralinkBase/Medium/Full接口的HE052/HE052F板卡支持高分辨率红外热像机，可在夜间训练、夜视装备评估等场景使用；OSD叠加时间、坐标、角度等信息便于事后数据复盘。H.264/H.265编码压缩录像便于存档、回放与训练成绩评估，为射手动作改进、装备性能升级提供可视化数据支撑。福建光纤数据目标跟踪慧视光电的图像处理板能够实现变倍锁定跟踪不丢失。

林火早期发现的窗口以分钟计，烟火从萌发到蔓延的这段时间里，目标在图像上往往只是极小的烟雾团或热点，对检测算法的小目标敏感性要求很高。瞭望塔人工值守受限于视觉疲劳与观察距离，漏发现风险随值守时间递增。慧视光电Viztra系列图像处理板部署于瞭望塔或铁塔基站，对远景镜头画面进行持续检测：烟雾目标按其纹理与运动特征识别，火点目标结合红外通道的热异常判别，识别模型可通过SpeedDP平台用当地林相、气象条件下的样本增训，适配不同林区的烟型差异。发现疑似火情后板卡驱动转台对准疑点持续跟踪，联动变焦放大确认，为指挥部门争取处置提前量。北方林区冬季低温与南方林区高湿环境均在板卡-40℃～+65℃工作温度范围内；偏远点位可搭配公司GS系列窄带传输产品，在有限带宽条件下回传检测告警与关键画面，解决山区通信链路薄弱的部署约束。

城市湿地公园是“城市之肺”，是生态建设的重要一环，因此对于湿地公园的日常巡逻必不可少。但是大面积的湿地公园地形复杂交错，许多区域依靠传统的人工巡逻，无法到达。此外，人工巡逻的效率远远不够，无法做到及时响应和精确记录，久而久之，成本就不断累计增加。无人机的落地应用，能够有效减少人工成本的问题。无人机能够凭借小巧的身型，在湿地错综复杂的环境中自由穿梭，确保无死角。利用无人机打造智能巡检系统，通过高清摄像头抵近观察，能够实现湿地全域的高效巡检。其中，智能化的措施在于可以在摄像头的基础上加装图像处理板，通过图像处理板和算法的共同作用，能够让无人机摄像头变成“智慧眼”，这只“智慧眼”能够精细AI识别动物、树木、水中的杂物等等信息，通过大量的数据收集，为管理决策提供依据。跟踪算法性能如何提升？

在智慧园区产线上，对来料、工位与人员行为的识别，是迈向自动化的重要基础能力。长航时、轻量化载荷对功耗与体积极其敏感，智慧园区中算力与能耗之间的矛盾一直是工程落地的难点。让摄像头具备目标识别能力，是在智慧园区中把被动监控升级为主动预警的关键一步。不少智慧园区项目会选择Viztra-HE052作为视觉处理的基础硬件。Viztra-HE052支持网络视频流输出，前端画面可同步回传指挥端，实现前端智能与后端可视的双重保障。多目标跟踪能力让Viztra-HE052在智慧园区中可同时锁定并区分数十个目标。借助开放的生态与丰富的接口，Viztra-HE052能够和上下游设备高效协同。对于算法团队而言，Viztra-HE052配套的工具链降低了从训练到部署的门槛。围绕智慧园区，成都慧视光电已服务大量类似项目，从硬件选型到算法落地都能给出成熟方案。目标飞的太快还能跟踪上吗？甘肃国产目标跟踪

AI视频跟踪板哪里有？电力应急目标跟踪产品

“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。电力应急目标跟踪产品