目标识别基本参数
  • 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
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

通过不断的深度学习,SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求,通过大量的部署训练,给定一张图像,SpeedDP就能够计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。这个基本的开发流程,包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时,人工标注的效率就会收到影响,但AI不会,因此SpeedDP也不会。经过大量的测试得出,SpeedDP标注一张图像的时间花费为7-8ms,是人工标注远不能及的。以前,大家都认为AI替代人工是在未来,但现在的技术表面,许多工作已经可以交给AI了,图像标注就是。通过使用慧视SpeedDP自动图像标注平台,企业能够提升图像标注的精度和效率,进而节约成本。传统的基于DSP的图像跟踪设备已经难以达到应用的要求。广西人防目标识别

目标识别

无人机之所以能达到防火的目的,得益于无人机轻巧、灵活的特点,远程高空侦查时,通过变倍放大就能够查看某处的具体场景。这还只是基础的功能。如果在无人机上加装具备高清摄像头的吊舱,再在吊舱内加装AI图像处理板,无人机便可实现智能化。当无人机升空后,能够在算法的赋能下,对目标区域进行AI目标识别。这种方式适用于专门的山林防火,效果突出。这类无人机吊舱在市面上就有很多,慧视光电推出的微型双光吊舱,内置高性能的AI图像处理板以及可见光和红外两种传感器,即便是在夜晚也能够通过红外光实现目标识别、跟踪的功能。整个吊舱重量*有280g,不会过多增加无人机的负荷和功耗,有效维持续航。青海智能化目标识别解决方案其原理是提前在图像跟踪板中装入目标图像,跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测,找到之后进行实时跟踪。

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人形机器人能够替代一些人工工作,其中比较有代表性的就是一些具有枯燥、重复、危险性质的工作。人形机器人之所以能够进行工作,得益于其智慧的眼睛,人形机器人的眼睛就是一双智能摄像头,里面还加装了能够进行图像处理的设备,这就是AI图像处理板。在对应AI算法的赋能下,机器人就能够对摄像头眼睛看到的东西进行识别检测,和“大脑”中的数据进行对比,从而判断识别的物体属于什么类型,以及接下来该怎么操作,这个过程需要对人形机器人进行大量的深度学习训练。

这种AI图像处理板在国内也有很多企业在做,但是由于国内的人形机器人发展程度不如国外,所以AI图像处理板的应用也不尽人意。成都慧视开发的高性能图像处理板Viztra-HE030就十分适合用在人形机器人领域,这块图像处理板采用了高性能芯片RK3588,相比如同类板卡,架构更先进,采用8nmLP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。无人化需要目标识别技术。

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RV1126是瑞芯微出品的一款高性能图像处理芯片,它具备功耗低、体积小的特点,基于四核ARMCortex-A7内核,内置2T算力NPU,支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术,RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性,能够广泛应用于各行各业进行稳定的AI目标识别和锁定跟踪。而RV1126K则是在RV1126基础上升级的产品,只有14nm低功耗,拥有四核32位ARMCortex-A7架构,集成NEON和FPU,主频高达1.5GHz,可实现FastBoot快速启动,并支持TrustZone技术和多个密码引擎。可高效实现人脸识别和检测,支持多路视频编解码,拥有丰富的扩展接口,旨在提供高性能的图像处理能力和人工智能加速,以满足各种应用场景下的需求。无人机吊舱还可以搜集一些关键信息,例如大坝水位线,整个受灾区域的全貌,为救援指挥提供关键依据。广西人防目标识别

想实现目标识别功能很简单。广西人防目标识别

无人机巡航具有灵活方便的特点,而要想实现更加精细智能的巡航检查,无人机吊舱必不可少。考虑到长江复杂的环境,数量众多的繁忙船只,慧视光电开发的VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱具有极大地优势。该吊舱集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,测程1.2km半导体激光测距机,以及三轴高稳定精度平台框架,白天和夜间工作无缝切换,可远距离采集长江航道图像,对兴趣点目标进行定位。可实时输出1080P可见光、红外视频。为长江航道的巡航检查提供高清精细的信息。广西人防目标识别

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