目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环,需要机器人正确识别杂草,而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能,通过不断的训练学习,AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前,市面上比较好用的AI深度学习平台众多,例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,就能够通过大量的数据部署,再经过长时间的训练,就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP功能简洁、上手快,是当下进行AI深度学习训练的选择。而且目标识别检测领域,成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板,可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力,精细分析识别到的物体,区分作物和杂草,进而为机器人提供正确的信息,辅助除草。FPV目标识别用慧视开发的Viztra-LE026图像处理板。广东目标识别自主可控

目标识别

巡检机器人能够实现抵近待测设备,进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能,能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域,效率是人工的好几倍,并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择,例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,就可以很好的应用在电力巡检领域,这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰级芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核处理器;搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求,并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制,有效处理散热防水,为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。陕西如何目标识别供应商反无人机目标识别用慧视Viztra-LE026图像处理板。

广东目标识别自主可控,目标识别

智慧城市的建设中,需要用到智慧摄像头,这些摄像头与传统的不一样,它们能够模拟人眼进行视觉处理。其主要是在摄像头中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在定制算法的赋能下,通过对视野内的图像特征的提取分析,就能够对物体具备动态跟踪处理已经后续的识别分析能力。城市的环境复杂,需要摄像头处理的图像也不简单,因此,对于图像处理板的性能以及算法的能力要求十分严格。复杂的识别场景中,板卡的性能十分关键。旗舰级的图像处理板都是具有工业级的处理能力,在这样的环境下才能更好地工作。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是一款采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588的高性能板卡,具备八核处理器,至高能够输出6.0TOPS的算力。通过对接口的定制开发,就能够应用到城市的各个领域。

2024年上半年我国就发生了多起重大火灾事故,例如江西新余临街店铺起火,河南开封学校礼堂火灾等。作为爆发迅速的一种灾害,火灾,需要防患于未然。事前预警、事发情况的透明都是阻碍救援的大敌。因此,基于传统摄像头的AI火焰识别就有了存在的必要性。火焰识别技术依托于传统的摄像头,目前市面上的火焰识别摄像机分为两种,一是传感器和算法组合,在摄像头的基础上加装高性能的AI图像处理板,再定制化火焰识别的算法,就能够对摄像头所示范围进行智能化监控,一旦出现火苗,摄像头就能够立即识别并发出警报。另一个是纯算法,致力于在黑暗、烟雾等环境下,准确捕捉到微小的火焰变化,并通过算法进行识别,从而实现提前预警。矿山监控目标识别找慧视光电来做。

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无人机实现精确的目标识别可以采用将AI图像跟踪板植入吊舱的方法来实现。例如慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微工业级芯片RK3588,然后内部植入成都慧视光电技术有限公司自主研发的智能图像算法,架构更先进,核心数8核(4大4小),算力6.0TOPS,支持丰富的输出接口,同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。这是达成目的的硬件条件。红外目标跟踪识别选哪个图像处理板?河北智能化目标识别经验丰富

无人机识别图像处理板找慧视做。广东目标识别自主可控

在算法领域,实现小目标的识别则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空,地面的物体就会显得较小,小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体,一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发平台,通过不断的深度学习,能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。广东目标识别自主可控

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