美國再度要求臺積電停止出口7納米芯片給大陸，目前看來國產(chǎn)AI圖像處理的性能還得由RK3588穩(wěn)坐，不久前傳出了瑞芯微RK3688至少在一兩年內(nèi)無法推出，因此對于許多有高性能AI圖像處理板需求的客戶無需再等了。當下，選擇RK3588至少還可以保持性能***兩三年，而在國內(nèi)進行RK3588開發(fā)的廠家中，成都慧視憑借多年的豐富經(jīng)驗，已經(jīng)形成一整套快速的開發(fā)流程，針對于RK3588這樣的高性能圖像處理板，能夠快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口，滿足不同行業(yè)的需求。并且，隨著不少領域等目標跟蹤穩(wěn)定性的進一步提升，針對于高幀頻目標跟蹤這塊，成都慧視也完成了成熟的方案，通過RK358+FPGA，實現(xiàn)高幀頻相機的輸入輸出，為目標跟蹤提供更多的細節(jié)信息。小型化圖像處理板Viztra-LE026。遼寧目標跟蹤圖像識別模塊廠家

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適，工業(yè)級芯片RK3588的加持下，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車，湖面船舶的檢測，如果不是特殊需求，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構；CPU主頻1.8GHz；能夠輸出3.0TOPS的算力，在我司高精尖目標識別算法的賦能下，就能夠實現(xiàn)人車船的檢測識別。甘肅算法防抖圖像識別模塊廠家邊海防圖像處理板怎么選？

如今，AI已走入萬千企業(yè)，其展現(xiàn)出的強大賦能作用，讓無數(shù)企業(yè)受益。尤其實在制造業(yè)中，AI能夠賦能多個領域，讓企業(yè)更加高效、更加節(jié)能。例如許多大型的紡織工廠，定期的機器巡檢以及對產(chǎn)品的質檢至關重要。傳統(tǒng)模式是采用人工巡檢，大量的巡檢人員對很大程度上小小的紡織機器和產(chǎn)品進行肉眼質檢，雖然這種模式效率低、精度無法掌握，但也是無賴之舉。隨著AI的發(fā)展應用，利用AI進行質檢，能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數(shù)據(jù)分析技術，就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統(tǒng)。

例如是飛過來的雜物，還是闖入的人或者動物，如果攝像頭能夠智能識別，那么就可以實現(xiàn)上述目的。而要實現(xiàn)這樣的功能，一個很簡單的方法就是在傳統(tǒng)攝像頭的基礎上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接，在目標識別算法的賦能下，就能夠對攝像頭獲取的物體進行AI識別分類，從而對攝像頭發(fā)出指令是否鎖定跟蹤目標，從而轉動攝像頭。成都慧視開發(fā)的Viztra-ME025圖像處理板，是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發(fā)而成的高性能板卡，芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構；CPU主頻1.8GHz；高性能+強大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。無人機鎖定跟蹤無人機如何做到？

無人機在高速公路巡檢中的作用越來越突出，特別是在十一黃金周這樣的出行高峰，高速公路的安全和暢通至關重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時空的限制，弊端很大，難以實現(xiàn)精細大面積的監(jiān)控疏導。無人機靈活機動的特點則能夠很好的彌補時空的局限，而想要進一步減少人力物力的付出，則需要打造智能化的無人機，通過AI賦能，讓無人機更加聰明。打造智能化無人機可以在無人機吊艙的基礎上加裝高性能的AI圖像處理設備，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力，用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作，板卡采用了國產(chǎn)化芯片RK3588，在算法的賦能下，能夠實現(xiàn)高效巡檢。利用RK3399Pro開發(fā)而成的Viztra-ME025圖像處理板。甘肅RV1126開發(fā)板圖像識別模塊性能如何

成都慧視光電能夠打造一套完整的圖像識別所需模塊。遼寧目標跟蹤圖像識別模塊廠家

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。遼寧目標跟蹤圖像識別模塊廠家