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

如果是一般环境,则可以选择Viztra-ME025这样的中端图像处理板,板卡采用RK3399Pro这样的芯片,双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构设计;CPU主频1.8GHz,输出3.0TOPS的算力。而需要轻型、小型化设计的场景,如小型无人机吊舱,为了尽量节省空间占用,节约无人机本身能耗,则可以选择小型化、低功耗的图像处理板Viztra-LE026,板卡采用RV1126开发而成,Φ38*12mm的外形设计用在空间紧凑的传统摄像头中,十分合适。有了图像处理板,还需要定制相应的AI算法,在算法的赋能下,智能化的摄像头就打造完成,它能够实现对视野范围内的智能AI识别检测。可见光AI识别模块定制。国产化图像识别模块算法

图像识别模块

无人机追逐识别可以用在许多领域,如军备、安防。通过专业传感器设备的植入,让摄像头智能化,就可以对无人机进行追踪识别。成都慧视作为一家深耕图像处理领域的企业,在这方面也有着丰富的解决经验。在硬件领域,我们能够定制开发不同接口的图像处理板,如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等,只要您提出需求,我们就能通过应用场景需要定制合适的接口。这是进行无人机识别的基础条件。目前,成都慧视能够提供不同等级算力的图像处理板,RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列,满足多场景、广领域。云南智能图像识别模块接口丰富Viztra-LE034是采用RV1126开发而成的AI识别模块。

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这样的无人机智慧“眼”可以通过搭载吊舱实现,吊舱内置各种规格的摄像机,能够实现多角度观察。而智能化则可以在吊舱的基础上植入高性能AI图像处理板。图像处理板能够对摄像机获取的图像进行AI智能分析,这样无人机就能够自动识别缺陷,然后进行信息留存、回传。在这个领域,成都慧视光电可以根据需求进行多接口图像处理板的定制,选择成都慧视开发的RK3588系列图像处理板,支持选择SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588拥有6.0TOPS的算力,能够在各种复杂环境进行稳定工作。板卡和识别算法的强强联合下,无论白天黑夜,无人机都可以实现自助巡检,就不需要过多的人工参与。也是一种降本增效的举措。

SpeedDP作为一个服务型AI平台,它能提供从数据标注、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。平台所需算法并不是固定的,使用者可以根据自身实际应用场景进行AI算法的定制化开发,例如平台经过不断的迭代,目前能够支持YOLOv8系列算法进行图像标注。SpeedDP这个平台使用起来十分简便,在图像标注领域其基本使用方法是:1.首先有一个比较好的预选模型2.用这个预选模型做自动标注3.后期人工审核修正 慧视图像处理板都有哪些接口?

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激光反无设备的摄像头中加装了高性能的AI图像处理板,将设备部署在预定区域,AI图像处理板在算法的加持下,实现对禁飞区域空中目标的24小时不间断AI巡逻,能够快速发现、锁定、处置目标,在数秒内利用高能激光毁伤无人机目标。要想到达更加精细的识别目的,板卡的性能很关键,同时视频数据的质量同样重要。高帧频的相机能够捕捉更多画面细节,这样高性能图像处理板在进行AI识别处理时,就能够获取更多信息,识别的精度就会提升。像成都慧视开发的高性能高帧频图像处理板就考虑到了这一点,通过RK3588和FPGA接口的深度定制,轻松打破高帧频视频的输入输出,让板卡实现更精细的数据处理。慧视Viztra-LE034图像处理板可以用于低空经济领域。国产化图像识别模块算法

Viztra-HE030是采用RK3588开发而成的AI识别模块。国产化图像识别模块算法

“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。国产化图像识别模块算法

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