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上海流暢目標識別辦公平臺

來源: 發(fā)布時間:2025-05-31

在無人機攝像頭的基礎上加裝慧視光電開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板,這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板,用在無人機上面既不會過多占用空間,也不會過多消耗續(xù)航,通過目標識別算法的賦能,就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別,一旦識別到老虎的特征物體,無人機就能夠立即鎖定并抵近觀察,為消防和公安提供精確坐標。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片,能夠輸出2.0TOPS的算力。而在算法方面,成都慧視能夠提供一站式AI算法訓練平臺SpeedDP,通過對大量動物的標注數據集的模型訓練,能夠實現對新數據集的快速AI自動標注,然后提升識別算法的性能。各類船只識別的模塊定制。上海流暢目標識別辦公平臺

目標識別

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板,就是助力低空經濟發(fā)展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力,在低空經濟領域,能夠讓無人機實現智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030,具備6.0TOPS算力,是當下國產圖像處理板的性能前列的產品,對于一些復雜應用場景下的識別,RK3588是當仁不讓。我司可以根據需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,實現快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,整體呈小型化設計,尺寸小,整體功耗不大于4W,用在無人機領域,一不會過多占用空間,二不會增加無人機的功耗負擔,2.0TOPS的算力,也能滿足大多數應用場景的需求。安徽網絡目標識別辦公軟件應急無人機用AI圖像處理板選慧視光電。

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成都慧視推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數據的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用,能夠極大減少整個測試驗證所需時間,減少人力成本支出,減少項目開發(fā)周期,讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。

物聯(lián)網技術自20世紀末提出以來,已經從簡單的設備連接發(fā)展到復雜的智能系統(tǒng)。通過傳感器、執(zhí)行器和網絡通信技術,物聯(lián)網能夠實現對物理世界的實時監(jiān)控和控制。目前,物聯(lián)網已廣泛應用于智能家居、工業(yè)自動化、智慧城市、健康醫(yī)療等多個領域。隨著5G、邊緣計算等技術的發(fā)展,物聯(lián)網的連接能力、數據處理速度和智能化水平不斷提升。人工智能作為模擬和擴展人類智能的科學,已經從理論研究走向了實際應用。深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的發(fā)展,使得機器能夠執(zhí)行圖像識別、語言翻譯、數據分析等復雜任務。人工智能的應用已經滲透到醫(yī)療、金融、教育、交通等多個行業(yè),極大地提高了生產效率和生活質量。成都慧視能夠定制紅外和可見光系列的AI識別圖像處理板。

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這個過程中,采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野,并且針對許多人無法到達的地方,還能夠快速抵近觀察,防止驚擾。此外,更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡,這時候無人機就是一個智慧眼,它能夠在算法的輔助下,對野豬等動物進行AI搜尋,并且具備目標鎖定功能。當無人機發(fā)現疑似目標就可以抵近觀察,一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤,這樣,地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏,對野豬進行逮捕驅逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現,這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588,算力能夠達到6.0TOPS,處理村落、樹林等復雜環(huán)境不在話下。同時,針對于野生動物目標識別算法的AI訓練,成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP,通過大量的模型訓練實現AI自動圖像標注,進而幫助提升算法識別性能。成都慧視定制的RK3588系列AI識別模塊能夠快速集成于無人機吊艙中。山東安全目標識別開發(fā)

無人機反制無人機的AI圖像處理模塊怎么選?上海流暢目標識別辦公平臺

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列,成為了各領域研究開發(fā)的優(yōu)先,它能在諸多行業(yè)實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能,具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言,將RK3588作為課題進行研究開發(fā),是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中,算法的能力就十分重要,如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,可以利用AI的深度學習能力,讓AI不斷學習這些目標的特征,從而達到精細識別的能力。這個過程,可以通過大量的數據標注,來訓練AI。但大量待標注工作,常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注,將會耗費大量時間精力,讓成本不可控。上海流暢目標識別辦公平臺