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...
RK3588系列图像处理板,采用瑞芯微高性能芯片RK3588开发而成,具备6.0TOPS的算力,整个外形尺寸在85mm*55mm左右。高算力下也就意味着高能耗,10W左右的能耗是一些小型无人机难以承担的。因此,RK3588系列图像处理板常应用于一些中大型无人机,这些无人机的续航更高、负重能力更强、吊舱内的空间更大。而RV1126图像处理板则是“另一面”的RK3588,2T的算力在一些常规场景下足以满足使用,像我司开发的货架产品Viztra-LE034图像处理板,整体尺寸为60mm*40mm,比RK3588稍小,但是功耗确控制到了4W以内,依然能够实现30Hz的稳定检测跟踪,适用于各种无人飞行器。因此,想要选择合适的无人机吊舱用图像处理板,需要根据使用场景的复杂度,对于无人机功耗的要求以及空间大小的考量。如何解放算法工程师的双手?辽宁智慧交通AI智能解决方案
无人机可以按照既定的飞行路线自主巡飞,对铁路沿线的山石、围挡等进行快速的图像采集,并通过算法在AI图像处理板上就进行自动分析,实现巡检前端化,不再需要将数据回传控制段,再由人工进行分析。以前可能需要半天完成的任务,现在只需要半小时即可完成,整个效率又进一步提升。此外,无人机的优势还体现在极端天气以及灾害发生后,无人机可以在各种天气条件下进行24小时全天候、快速高效的巡查,一定程度上可以保护巡检人员的人身安全。甘肃智慧养老AI智能高效处理SpeedDP可以开发新算法。

不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek,但也是跑起来了DeepSeekR1(Qwen21.5B)模型。1.5B什么概念,也就能处理处理轻量级的文字任务,而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题,模型的移植也是难点,很多网络层,瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明,在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的,只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块,打造一个更高算力的RK3588图像处理板,理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向,我们整个团队也在深入研究,相信很快就会有结果。
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。无人机识别需要怎样的算法?

在无人机巡检领域,成都慧视开发的高性能RK3588AI图像处理板Viztra-HE030、Viztra-HE032、Viztra-HE047、Viztra-LE048、Viztra-HS063等,就可以赋能无人机完成一系列工作,这块板卡能够输出比较高6.0TOPS的算力,能够在山峦崎岖的环境中实现精细的识别检测,成都慧视可以定制SDI、CVBS、DVP、LVDS、Camera Link等接口以及金属外壳和散热器。此外,作为国产高性能芯片,如果想要实现全国产化,我司也是有丰富的经验可以帮助进行整个过程的方案筛选。SpeedDP能够成本AI人才教学的得力工具。辽宁智慧交通AI智能解决方案
SpeedDP可以提升算法开发效率。辽宁智慧交通AI智能解决方案
常规的图像传感器——AI图像处理板能够在算法的作用下实现对目标的检测识别,只需要定制植入宠物检测算法,摄像头就能够在目标范围内对宠物进行AI“搜寻”,在配合语音对讲功能,实现和宠物的远程互动。这类图像处理板需要特殊定制,一方面是和摄像头的适配,另一方面市面上的图像处理板众多,并不是每个都适合宠物摄像头,板卡的外形尺寸、功耗等都对摄像头的要求不一,因此摄像头厂家需要综合考量进行选择。像成都慧视开发的RV1126系列的Viztra-LE034C图像处理板就十分适合宠物摄像头。这款板卡属于Viztra-LE034的升级款,整体外形在60mm*40mm左右,功耗不高于4W,能够实现稳定的30Hz检测跟踪,用在宠物摄像头领域,不会过多占用摄像头的内部空间和功耗。并且RV1126芯片的价格也不昂贵,不会过多增加整个产品的成本。辽宁智慧交通AI智能解决方案
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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