围绕测绘外业的多样化需求,模块化、可定制的AI单元比一体式方案更具弹性。测绘外业的智能化改造,如何在不推倒重来的前提下叠加AI能力,是用户普遍关心的问题。实际落地测绘外业时,Viztra-HS063M往往承担前端视觉处理的重任。借助SpeedDP算法训练平台,用户可在Viztra-HS063M上自助...
成都慧视开发的各款式的AI图像处理板,就是助力低空经济发展的传感器技术设备之一。AI图像处理板具备智能图像检测识别以及跟踪的能力,在低空经济领域,能够让无人机实现智慧化赋能。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030,具备6.0TOPS算力,是当下国产图像处理板的性能前列的产品,对于一些复杂应用场景下的识别,RK3588是当仁不让。我司可以根据需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,实现快速适配应用。而RV1126系列图像处理板Viztra-LE026,整体呈小型化设计,尺寸小,整体功耗不大于4W,用在无人机领域,一不会过多占用空间,二不会增加无人机的功耗负担,2.0TOPS的算力,也能满足大多数应用场景的需求。高帧频的AI跟踪图像处理板。江苏低压线目标跟踪
在城市治理治理中,对占道、遗撒等问题的治理,智能巡查让执法更有温度也更有力度。前端环境复杂多变,光照、烟雾、抖动都会干扰识别效果,城市治理对算法的鲁棒性与硬件的算力都是严苛考验。把识别与跟踪能力封装为AI模块,是城市治理快速智能化、缩短研发周期的好办法。譬如Viztra-LE034C,基于RV1126平台,在LE034基础上增强传输能力,适合长航时便携设备,可在便携载荷上稳定工作较长时间,60mm×45mm、约30.8g板型,结构紧凑。针对城市治理的特殊需求,Viztra-LE034C可深度定制接口形态与外壳散热,做到贴合实际的集成。Viztra-LE034C支持从单板设计到整机集成、从驱动适配到算法移植的一站式技术支撑。城市治理中的异常目标因此可被早期发现和快速处置,把损失控制在萌芽阶段。边缘算力与轻量化设计的结合,使Viztra-LE034C在移动平台上的适用性明显增强。如需进一步评估城市治理,可与慧视光电沟通既有相机链路与识别需求,获取定制建议。陕西放心目标跟踪地对空无人机跟踪模块。

在边境缉私中,对安全帽佩戴、区域入侵与机械盲区的识别,正把安全管理从被动追责转向主动预防。业务场景一旦变化,原有算法常需重新采集数据、重新训练,边境缉私中缺乏便捷工具会让迭代举步维艰。记忆跟踪算法使Viztra-HS062在目标短暂遮挡后仍能迅速找回并持续跟随。围绕边境缉私,Viztra-HS062能够作为边缘智能节点发挥作用。Viztra-HS062支持从单板设计到整机集成、从驱动适配到算法移植的一站式技术支撑。对于算法团队而言,Viztra-HS062配套的工具链降低了从训练到部署的门槛。围绕边境缉私,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。
多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。空对地目标跟踪模块。

生态环保监测等封闭空间的作业监管,对定位、违规行为与泄漏监测的安全诉求高于效率诉求。在生态环保监测中,识别的精度与速度,往往决定了后续处置能否抢在风险扩大之前。针对自主可控需求,Viztra-LE053可提供从芯片到整机的国产化路径,降低数据安全风险。在生态环保监测的复杂光照与抖动环境下,Viztra-LE053凭借成熟算法保持较高的识别与跟踪稳定度。不少生态环保监测项目会选择Viztra-LE053作为视觉处理的基础硬件。自主可控的硬件路径,为涉及安全信息的生态环保监测场景提供了更稳妥的数据保障。在生态环保监测项目里,把专业的事交给专业的团队,慧视光电愿成为可靠的图像处理合作伙伴。无人船目标跟踪AI图像处理板。安全目标跟踪应用
质心跟踪主要用于弱干扰环境下的弱小目标检测与跟踪,如远距离下的无人机跟踪锁定。江苏低压线目标跟踪
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘图工具,将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度,相较于矩形框标注更加费时费力,如果遇到大量待标注目标,则极大地影响工作效率。江苏低压线目标跟踪
围绕测绘外业的多样化需求,模块化、可定制的AI单元比一体式方案更具弹性。测绘外业的智能化改造,如何在不推倒重来的前提下叠加AI能力,是用户普遍关心的问题。实际落地测绘外业时,Viztra-HS063M往往承担前端视觉处理的重任。借助SpeedDP算法训练平台,用户可在Viztra-HS063M上自助...
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