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

作为一家致力于图像处理板、算法开发的公司,为了满足更多行业的锁定跟踪需求,慧视光电一直没有停止自己的技术革新。在现在的许多行业当中常常用到摄像头进行远程跟踪或者目标检测,例如安防巡检、巡湖护河执法、无人机投弹、周界安防等,当遇到目标较小不易辨认时,虽然能够看到更多的画面,但是物体的细节看不清,这时就需要通过镜头的变倍,来放大成像,来展示更多的物体细节。在以前,如果在锁定跟踪时进行变焦,就会丢失目标,当遇到目标出现在复杂的场景中时,就容易造成再跟踪失败的场景,例如在安防巡检时,有可疑人物入侵了目标区域,为了进一步获取可疑人物的细节,需要进行画面变倍,看看是男是女、着装如何、有何特征等,为后期的安保人员搜寻提供信息。无人机小吊舱可以采用慧视RV1126图像处理板实现远程目标锁定。安徽智慧交通图像识别模块供应商

图像识别模块

我国家的机动车数量庞大,但是停车位的建设却没有很好的跟上节奏,这也就导致许多车在出行时找不到停车位,车主也就不得不临时将车停放在路边。随着路边停放车辆的不断增多,原本宽敞的道路也就变得狭窄,严重时甚至会堵得水泄不通。此外,一些大车由于阻挡视野,还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下,交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停抓拍或者巡逻车进行巡逻,但是从实际效果来看,作用并不明显。于是,无人机被派上用场。安徽边海防图像识别模块人工智能慧视光电开发的慧视RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU。

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YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。

无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的关键还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能,就能够对目标区域的物体进行AI识别分析,从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂,因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,采用了工业级芯片RK3588,采用先进架构,8核(4大4小)处理,算力能够达到6.0TOPS。同时,慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。

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通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理器能够输出6.0TOPS算力,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。利用吊舱和图像处理板的合作,实现高效追踪查处“不法车辆”,能够有效减少事故的发生,打造安全出行。慧视AI图像处理板是高精度识别的板卡。陕西算法防抖图像识别模块研发

RK3588是小型化国产板卡。安徽智慧交通图像识别模块供应商

这个过程中,如何让无人机理解并提取分析图像很关键,这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,是一种计算机“视觉”科技,也就是把摄像机当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下,就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。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法,通过实时的目标识别处理无人机获取的数据,让无人机的工作更加高效。安徽智慧交通图像识别模块供应商

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