由于无人机飞得高,肉眼可见甚至为一个小点,一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题,通过增加小目标的训练样本数量,放大图像或特征使小目标变为大目标,增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法,经过不断的测试验证,算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处...
慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台,采用小型化、轻量化工业设计,内置4k定焦可见光相机,长波非制冷红外成像组件,内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块,主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域,满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右,具备10W左右的低功耗优势,但却拥有400G的冲击,比较高10T的超高算力,能够满足线路巡检、事故勘査、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。AI图像识别模块Viztra-LE044.河北人流图像识别模块技术
机器人控制模块的发展直接决定着远程控制机器人进行工作时的延迟,进而展现出不同的灵活程度。LLSM低延迟低延迟低带宽流媒体传输模块,模块基于RK3588图像传感器,植入GS远程可视化低延时实时控制系统,采用自研软解技术以及单向视频传输和双方指令交互的装备,系统硬件只需1个前端视频服务器。当SDI视频≤4路时,硬件模块(或板卡)尺寸小、功耗低。同时显控终端不需额外的解码硬件。具备在500KBps带宽条件下控制多个机器人进行工作的能力,并且整体延时能够控制在50ms左右,这个延时能够极大降低远程控制机器人工作的稳定性,让机器人具备实现做出更灵活、更意想不到的动作的能力。河北低空安防图像识别模块人工智能识别打击目标的AI模块。

我司开发的Viztra-HE030就是利用了SDI的这些特性打造的货架产品。这块图像处理板选用RK3588作为处理模块,采用8nmLP制程,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,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。整块板卡功耗小于10W,外形尺寸为85*55mm,能够在-40℃-60℃的环境中稳定工作。板卡提供两路SDI输入,一路SDI输出。支持分辨率为1920*1080输入输出的50Hz检测跟踪,整个跟踪输出延迟≤1帧,可以跟踪2*2像素的小目标,识别10*10像素的小目标。在进行目标识别跟踪时能够提供更多细节处理,提升识别跟踪的概率。
在嵌入式视觉设备追求“小体积、强性能”的当下,慧视光电推出的40*55毫米24.5克小板卡Viztra-HS063,打破了“功能与体积正相关”的固有认知——这块看似紧凑的板卡,不仅集成了高清视频采集、编解码等全流程功能,更精细攻克了行业长期面临的“低带宽传输难、高延时拖慢响应”两大痛点,为无人机、机器人等领域的智能化升级注入关键动力。在视频传输的“带宽瓶颈”难题上,该板卡实现了颠覆性突破。传统高清视频传输往往需要数兆甚至数十兆带宽支撑,这在偏远地区、复杂电磁环境或多设备协同场景中,极易因带宽不足导致画面卡顿、分辨率缩水。而慧视光电通过自研的高效编码算法与信号优化技术,将1080P高清视频的传输带宽需求压低至500K,为常规方案的1/8甚至更低。这意味着即使在带宽资源稀缺的野外作业、应急通信场景中,搭载该板卡的设备也能稳定传输清晰画面,无需依赖高规格网络基础设施,大幅降低了无人设备的部署限制。无人机用AI图像识别模块。

图像识别是利用AI图像处理板和算法的结合,对“低慢小”飞行器进行检测识别,一旦摄像头画面内捕捉到目标,就能够立即识别并实现锁定跟踪,便于后期的反制等操作。之所以推荐这种措施,是因为改办法实行起来很简便,只需要在既有摄像头的基础上定制AI图像处理板,就能够快速实现。像成都慧视开发的RK3588系列图像处理板,作为国产板卡的性能先进水平,能够输出6T的算力,识别“低慢小”航空器不在话下,此外,成都慧视具备成熟的“低慢小”飞行器识别算法,能够即插即用,实现快速落地。利用RK3588s开发而成的图像识别模块。河北低空安防图像识别模块人工智能
低功耗的AI图像识别模块Viztra-LE026.河北人流图像识别模块技术
这时,智能化的AI无人机就可以先一步进行巡检,及时收集路面信息,并通过广播、无人机喊话、互联网媒体等渠道将心思推送。无人机的巡检效率相比传统人工巡查方式,能充分发挥全时段、全天候、大范围、智能分析等优势,及时发现和消除安全隐患,有效提升交通安全水平和管理质效。要想实现这样的效果,无人机可以搭载成都慧视开发的高性能RK3588图像处理板Viztra-HE030,6.0TOPS高算力能够无压力应对复杂的高速公路信息处理,BTB接口实现更稳定的传输能力,让结冰路面无处遁形。河北人流图像识别模块技术
由于无人机飞得高,肉眼可见甚至为一个小点,一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题,通过增加小目标的训练样本数量,放大图像或特征使小目标变为大目标,增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法,经过不断的测试验证,算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处...
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