目标检测基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 加工定制
目标检测企业商机

随着技术的进步,基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面,传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP,这种平台架构已经持续了很长时间,这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求,但是随着AI技术的持续发展,日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高,需要分析的场景也越来越复杂,原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架,此框架支持多种硬件平台的开发,目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开,随着多个产品的研发,框架中积累了大量与硬件平台,图像处理,算法优化,视频输入输出,硬件加速等相关的基础软件组件,通过这些组件的复用,能极大提高软件开发效率和质量。同时,应用开发过程也会不断完善和优化此框架,将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品,提供给客户使用。智能图像处理在机场周界中的应用。陕西目标检测有什么

目标检测

慧眼智能双光AI成像组件是成都慧视光电技术有限公司在其研发的慧眼智能图像处理板基础上,集成了非制冷红外、可见光相机于一体的智能检测、识别产品,根据客户的需求可搭配不同波段的相机产品。应用场景:该款产品可广泛应用于森林防火、电站检测、安防监控、智慧化工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。目标跟踪:1.配合目标检测,支持自主目标跟踪。2.支持手动指定目标进行跟踪。3.目标跟踪算法具有抗遮挡能力。4.目标跟踪算法具有适宜目标尺度变化的能力。5.输出目标跟踪信息。广东目标检测经验丰富RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。

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成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了国产化图像检测与跟踪智能处理板——RV1126处理模块,该处理模块具有一下特点①处理模块使用瑞芯微的RV1126芯片,RV1126是一个高性能、低功耗的视觉处理SOC,具有丰富的外设和功能特性,尤其适合AI相关的应用;②4核CortexA7,每个核具有独自的NEON和FPU,每个核具有32KB的一级数据缓存和一级指令缓存,4核共用512KBL2缓存;③两个MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入接口,每个接口支持4lane,MIPICSI每个lane的比较大速率为2.5Gbps/lane,LVDS比较大速率为1Gbps/lane;④ISP支持的最大分辨率为4416x3312;⑤支持H264,H265视频编码,比较大支持4096x2304@30fps;⑥神经处理单元(NPU),运算能力达到2Tops,支持INT8和INT16;⑦包含一个RISCV微控制器;⑧2DGraphicsEngine(RGA),支持硬件像素格式转换,缩放等操作;⑨支持MIPIDSI、BT.1120视频输出接口;⑩比较大支持1920x1080@60fps视频输出,支持多个硬件图层;⑪支持USB2.0OTG;⑫支持I2Cx6;⑬支持UARTx6。

成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像处理板,植入其自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。支持二次开发,方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上,自主研发的具有智能图像算法的处理板,可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪,是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。

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成都慧视光电技术有限公司的RK3399处理板是采用的国内AI智能开发板OrangePI4,植入慧视光电自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。双光测温组件是基于RK3399图像处理板,推出的一款用于高温人群体温筛查的组件产品。基于该组件,可快速展开各类用户终端产品的集成设计。其中可见光模组和红外测温模组,分别通过配套提供的FFC软排线与RK3399图像处理板连接。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。福建目标检测价格信息

智能图像处理,灵活高效的图像解决方案。陕西目标检测有什么

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中,通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别,为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础,这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂,基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展,采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征,经过一段时间的正确驾驶过程,便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能,无需再通过感知具体的路况和各种目标,大幅提升了辅助驾驶算法的性能。陕西目标检测有什么

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