图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

美国再度要求台积电停止出口7纳米芯片给大陆,目前看来国产AI图像处理的性能还得由RK3588稳坐,不久前传出了瑞芯微RK3688至少在一两年内无法推出,因此对于许多有高性能AI图像处理板需求的客户无需再等了。当下,选择RK3588至少还可以保持性能***两三年,而在国内进行RK3588开发的厂家中,成都慧视凭借多年的丰富经验,已经形成一整套快速的开发流程,针对于RK3588这样的高性能图像处理板,能够快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口,满足不同行业的需求。并且,随着不少领域等目标跟踪稳定性的进一步提升,针对于高帧频目标跟踪这块,成都慧视也完成了成熟的方案,通过RK358+FPGA,实现高帧频相机的输入输出,为目标跟踪提供更多的细节信息。无人机AI识别选择哪块图像处理板?算法防抖图像识别模块专业

图像识别模块

新疆地缘辽阔、日照丰富,因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作,周期性的巡检必不可少,传统模式下需要人工一步一个脚印走出来,随着现在无人机的广落地应用,这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔,这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”,无人机从这里起飞,进行巡逻,再回到这里进行充电,循环往复。得益于智慧化的建设,这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力,可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。智慧工业图像识别模块人工智能成都慧视共开发有三款图像处理板。

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图像标注广泛应用于智能驾驶、安防巡检、应急救援等领域。尽管社会为领域培养了大量的图像标注人才,但是人工的弊端仍无法完全弥补。近些年随着AI技术的不断发展,机械化的图像标注工作迎来了改变契机,许多利用AI进行图像标注的平台面向大众,成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是利用AI训练、部署实现自动化图像标注。它的出现,极大地改变了图像标注行业的现状。传统标注和AI标注的不同在于传统的图像标注需要人工肉眼判断目标,然后进行手动拉框,如此反复。这是一个机械化的动作,久而久之便会使图像标注员产生倦怠,从而影响效率。此外,面对复杂背景下,目标数量众多、重叠等情况,人工拉框也很无力。

在许多目标检测跟踪的应用领域,RV1126系列图像跟踪板性能稍微欠佳,而RK3588性能则表现过剩,为了中和性能与价格,许多企业就不得不选择其他替代方案。处于性能中端的RK3399Pro芯片的板卡就脱颖而出。成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板正是利用瑞芯微中端芯片RK3399Pro打造而成。性能方面板卡基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够提供3.0TOPS算力。GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。目标检测跟踪方面,能够以1080P多格式视频解码(VC-1.MPEG-1/2/4,VP8)输出1080P视频编码,支持H.264,VP8格式,视频后期处理器具备反交错、去噪、边缘/细节色彩优化的能力。支持目标点选、框选两种方式跟踪目标。锁定跟踪支持目标自适应,丢失重锁定,抗干扰,抗遮挡能力强。利用RK3399Pro开发而成的Viztra-ME025图像处理板。

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这种智慧化的建设就是采用图像处理。在无人机内部安装图像处理板,这些图像处理板和相机、算法的有机结合就形成了无人机的智慧眼,有了这个智慧眼,无人机就能够对视野范围内的物体进行AI识别,从而自动完成避障、巡检等操作。成都慧视开发的小型化图像处理板Viztra-LE026就是专门为无人机设计的一款“智慧眼”处理器。这块板卡采用了RV1126开发而成,具备2.0TOPS的算力,外形呈圆形化设计,整体外观大小为Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在无人机领域具有功耗低、尺寸小的优势,不会过多占用和消耗无人机的内部空间和续航。成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板拥有3.0TOPS的算力。算法防抖图像识别模块专业

如何选择合适的图像处理板性能?算法防抖图像识别模块专业

物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程,涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据,并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备,包括各种传感器和执行器,是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为,生成大量数据。这些数据是后续分析和决策的基础。人工智能在数据分析方面的能力是其与物联网融合的关键。通过机器学习和深度学习算法,可以从物联网设备收集的数据中识别模式、预测趋势和发现异常。这些分析结果为智能决策提供了依据。算法防抖图像识别模块专业

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