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

这之中,摄像头的智能化识别很重要,能够避免不少误会。通过AI技术对图像和视频中的内容进行自动检测,让电脑像人一样理解和分析信息,并对特定的违法行为进行抓拍和消息推送。例如,新增违法建筑智能监管,就是依靠智能图像识别技术,自动识别是否存在新增违建或正在装修。针对于城市违章违建,物业管理通常是睁一只眼闭一只眼,往往酝酿着事故的萌芽。并且在查处时也容易受到各种问题麻烦。智能化的摄像头可以很好地解决这个问题。这种摄像头内置高性能的AI图像处理板,通过板卡和算法的结合,能够清晰准确地识别定位监管对象,极大缩短发现到解决问题的周期,减少事故隐患。应急无人机用AI图像处理板选慧视光电。安徽RV1126主板图像识别模块

图像识别模块

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。云南算法防抖图像识别模块解决方案低空经济图像处理怎么选合适的板卡?

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无人机的智能化是推动低空经济发展的重要引擎,打造智能无人机需要通信、控制、传感器等多种技术的共同作用,其中图像处理板的目标检测识别技术能够在智慧巡检、智慧交通管理、智慧河湖巡查等领域有着积极作用。在成都慧视开发的多款图像处理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特点深受行业青睐。Viztra-LE026图像处理板采用了全国产化芯片RV1126,板卡外形呈圆形设计,尺寸为Φ38mm*12mm,重量12g,虽然小巧,但是算力可达2.0TOPS,能够凭借1路MIPI视频输入和1路DVP视频输入实现对目标实时自主检测、识别,并自动或手动锁定跟踪人、车、船等目标。

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。Viztra-LE034是采用RV1126开发而成的AI识别模块。

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在2024年的巴黎奥运会上,AI的应用成为了竞技之外的另一个焦点,让运动员、观众、管理人员体验到了和以往赛事与众不同的氛围。其中,安全作为不可避免的话题,成为本次AI作用比较大的领域之一。前期建设时,就采用了智能体育馆的方案,配有先进的传感器和物联网设备,通过对实时人流的大量数据分析,来预测观众接下去会去看什么,优化下一场场馆的安保、座位等事务,提升观众体验,提高安保水平。另一方面,摄像头收集画面时,还会对监控画面的每一个人进行安全识别分析,针对于“禁区”除了常规的面部识别外,还会对每个进入场馆或者在场馆附近徘徊逗留的人进行AI分析,来发现潜在的威胁和异常。然后一旦出现可疑人员或者物品,就可以立即向现场安保发去坐标,从而提升整个场馆内外的总体安全性。低空经济需要的小型化AI图像处理板定制。四川目标图像识别模块算法

各类船只识别的模块定制。安徽RV1126主板图像识别模块

成都慧视开发的RK3588系列高性能图像处理板Viztra-HE030,能够在-40℃~65℃的环境中进行工作,用在寒冷的北方冬天电力巡检领域,可以有效支撑无人机的稳定工作。此外,这款板卡的存储温度范围在-55℃~75℃,遇到更加极端寒冷的天气时,不使用也能够有效抗寒。RK3588属于旗舰机芯片,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,用在电力巡检领域能够快速稳定处理复杂的场景,帮助进行保供电工作。安徽RV1126主板图像识别模块

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