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江西算法防抖圖像識別模塊目標檢測

來源: 發(fā)布時間:2025-06-11

無人裝備作戰(zhàn)狼群,有“狼”負責偵查,有“狼”負責打擊,而有的“狼”則負責后勤保障,這種無人裝備集群作戰(zhàn)能夠有效輔助特種作戰(zhàn)?!皺C器狼”的升級之所以能夠滿足多樣化的任務,得益于其智能化的建設。就是下面這樣的一個"智慧眼"的加入,使得機器狼能夠自主完成許多任務。這個智慧眼由光學系統(tǒng)(彩色圖像)、攝像機、圖像處理、電源系統(tǒng)及機械結構組成,然后在外面加上外殼,形成一個整體。而拆分來看,產(chǎn)品主要就由高清攝像機和高性能的圖像處理板組成。導引頭智慧眼哪里有?江西算法防抖圖像識別模塊目標檢測

圖像識別模塊

隨著生活品質(zhì)的提升,現(xiàn)在無論是企業(yè)還是個人都對智能化的需求有所提升,這就對于攝像頭提出了新的要求?,F(xiàn)在市面上的傳統(tǒng)攝像頭都只具備記錄功能,受限于鏡頭的視野范圍,就算可以轉(zhuǎn)動也必須是手動操作,尚不能實現(xiàn)自動化。但在智慧安防等領域,如果攝像頭能夠?qū)崿F(xiàn)自動化轉(zhuǎn)動,那將進一步提升安防水準。自動轉(zhuǎn)動并不是目的,它的深層需求是需要對視野目標進行鎖定跟蹤,從而操控鏡頭轉(zhuǎn)動。這就需要攝像頭智能化。攝像頭需求識別出現(xiàn)在鏡頭的物體。重慶RK3399開發(fā)板圖像識別模塊算法定制機器人圖傳識別用哪些AI圖像處理板?

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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。

這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內(nèi)部安裝圖像處理板,這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼,有了這個智慧眼,無人機就能夠?qū)σ曇胺秶鷥?nèi)的物體進行AI識別,從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成,具備2.0TOPS的算力,外形呈圓形化設計,整體外觀大小為Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢,不會過多占用和消耗無人機的內(nèi)部空間和續(xù)航。慧視圖像處理板都有哪些接口?

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無人機用于目標識別跟蹤具有靈活便捷的優(yōu)勢,從高空俯瞰,視野也很廣闊,但是如果飛行高度越高,就會造成視覺上地面目標變小的情況,這時候如果無人機所攜帶的攝像頭像素不足,則容易跟丟目標。這個難點采用成都慧視光電的AI圖像處理板可以有效解決。慧視AI目標跟蹤基于我司開發(fā)的瑞芯微高性能AI圖像處理板,搭配自研的目標識別、跟蹤算法,將這一套整合植入吊艙中,就能夠?qū)μ囟繕诉M行鎖定跟蹤,即便是無人機飛行高度的變化,肉眼很難辨別目標時,也不會丟失跟蹤目標。各類飛行器識別的模塊定制。云南視頻圖像識別模塊應用

小型化低功耗的AI目標識別模塊。江西算法防抖圖像識別模塊目標檢測

要打造更加智能化的邊海防無人機巡邏,則可以在光電吊艙中植入高性能的圖像處理板,通過目標識別、檢測算法的賦能,就能夠讓無人機實現(xiàn)目標識別檢測、目標鎖定跟蹤等功能。為了進行有效結合,成都慧視開發(fā)了多塊高性能的具備圖像處理能力的光電吊艙。例如慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙,集10倍光學變倍可見光相機、640×512高分辨率紅外相機、測程1.2km半導體激光測距機于一體,在邊海防巡邏時能夠晝夜成像工作。三軸高穩(wěn)定精度平臺框架能夠有效保障畫面的清晰穩(wěn)定,并對目標點位的定位。吊艙內(nèi)置我司自主開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,該板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠在算法的作用下實現(xiàn)高空目標識別檢測、鎖定跟蹤人、車、船等目標,再通過和地面巡邏人員協(xié)調(diào)統(tǒng)一,就能夠打造邊海防的智能化體系。江西算法防抖圖像識別模塊目標檢測