虽然有这么多的优势,但是消防无人机也有许多难点需要突破,首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制,因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想,烟雾对通信带宽的影响非常明显,存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题,给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题,成都慧视推出的LL...
“村超”、“村BA”的爆火的同时,也带动了贵州旅游经济的开花,来自全国各地的人、车大量涌入,带来了经济效益的同时也带来了拥堵的烦恼。针对于人、车拥堵带来的一系列问题,贵州交警采用了数字交管服务,通过数据赋能,实现实时车辆预警,掌握车辆从哪里来、去到哪里,并且可以了解哪些高速路段发生了交通事故、有极端天气等,确保车辆畅通,让游客拥有好的旅途体验。这之中,数据采集处理很关键,需要性能极强的图像处理设备。AI图像识别模块Viztra-LE026.小体积图像识别模块算法
当“黑飞”严重威胁空域安全时,如果要实现强硬的机械反制,普通的AI模块就会显得捉襟见肘。例如像去年的天津“黑飞”事件,此时就需要高帧频的AI识别模块。成都慧视利用RK3588J打造的高帧频AI图像处理板,就能够实现100Hz、200Hz甚至更高的视频流输入,让目标检测、跟踪获得更多的细节信息,获取图像处理图像的延时更低,使得己方无人机能够更加稳定的检测跟踪“黑飞”无人机,为撞击反制创造条件。此类AI板卡算力6T,设计cameralink接口,也支持二次开发,方便快速集成。成都慧视作为有着丰富AI识别模块开发经验的企业,能够根据需求快速定制开发,并凭借经验快速解决遇到的难题,让“黑飞”监管实现AI智能化。贵州低功耗图像识别模块识别LVDS接口的图像识别模块。

在检测识别跟踪的算法方面,我司除了能够提供常用的无人机飞行器识别算法外,还可以利用我司推出的AI算法训练开发平台SpeedDP,进行算法定制开发训练,SpeedDP一方面能够利用既有算法模型对新数据集进行快速的自动标注,反哺算法性能提升,另一方面能够通过算法开发功能实现新目标识别算法的打造,理论上数据量够庞大,实现万物识别也不是梦。利用科技进行黑飞侦测,效率更高,更早发现更快处理,能够减少数据泄露的风险加强安全保护。
对于这种环境场景的救援,算法的能力要求很高,因此需要针对于人这个目标进行算法的定制训练。比如在被困的人可能是站立也可能是昏迷蜷缩在地上的状态,一般识别算法都是针对于站立的人进行检测识别,蜷缩的人识别率就很低。慧视光电推出的AI算法训练平台SpeedDP,就可以利用模型开发功能,实现算法的开发,再利用AI自动标注功能,提升算法识别率。SpeedDP能够省去大量花在图像标注上的时间,进而节约成本。这样形成空天一体化救援模式,能够提升救援效率,为救援团队在复杂的山林环境中提供有力支持,提高被困者生还几率。RV1126系列图像识别模块。

小型飞行器在低空领域有着重要作用,在许多应用场景中有目标识别、目标跟踪的需求,但由于飞行器体积、功耗等因素限制,对于AI模块的要求也十分严格。面对这样的需求,AS-DR01小型飞行器用AI模块应运而生。AS-DR01AI模块,集成了前沿AI技术,依托先进的AI算法,实现了对静态、动态目标的自动侦测、锁定跟踪。在飞行过程中,AI系统实时评估并调整无人机的飞行姿态,确保目标跟踪的精确性与后续任务的有效执行。高性能的图像处理器和深度学习算法,能够迅速从视频流中识别到目标,并锁定静态、动态目标,实现稳定且精细的跟踪。AI系统锁定目标后,根据实时数据动态调整策略,有效应对目标移动及环境变动等不确定因素。适合无人机用的AI模块有哪些?贵州低功耗图像识别模块识别
SpeedDP是一个能够开发训练识别算法的平台。小体积图像识别模块算法
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。小体积图像识别模块算法
虽然有这么多的优势,但是消防无人机也有许多难点需要突破,首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制,因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想,烟雾对通信带宽的影响非常明显,存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题,给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题,成都慧视推出的LL...
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