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

樱桃成熟的季节,如何即时配送成为生产者遇到的比较大难题。随着无人机低空经济的不断发展,无人机配送樱桃的方式闪亮登场,各地陆陆续续实现0到1的突破,并且取得了不错的效果。无人机配送具备灵活、便捷、快速的特点,给保鲜食品提供了保值的服务。有了无人机,樱桃可以直接从产区起飞,配送到下单目的地。目前按照无人机的续航来看,实现同城半日达应该不成问题。如果这种模式在长期的使用中符合市场需求,势必会形成规模化,那也就会面临一些问题,一是路线规划,而是无人机运输过程中的监控问题。在城市中,环境复杂,无人机的配送会遇到各种场景,如果遇到突发情况,无人机又不能快速避障的话就容易发生事故。如果目标很小,用图像处理板能够实现锁定识别码?贵州国产化目标识别郑重承诺

目标识别

收割机行进工作时,AI图像处理板能够快速处理识别摄像头获取的田野环境,分辨哪些是泥土,哪些是作物,哪些是杂草。这种模式相对于接入卫星的方法,成本相对较低,效果却大差不差。这种AI图像处理板可以在成都慧视光电这边定制,比较适合的采用了国产高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板,这块板卡具备工业级的处理性能,拥有四大四小八核处理器,处理能力达到6.0TOPS,用在无人农业作业领域,可以快速正确地处理分辨作物、土壤、杂草等信息,实现智能化农业作业。河南国产化目标识别型号无人机远程高空目标检测用什么?

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在安防巡检、无人机吊舱等领域,由于所处环境的复杂性,对于AI目标识别检测的性能要求十分严格,一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求,此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块,作为瑞芯微全新一代旗舰处理器,它具备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。

工业4.0就是无人作业的天下,各行各业都在进行无人化改造,农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向,我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作,而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控,要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板,这些图像处理板在算法的赋能下,能够实现精细的目标识别和检测,例如无人机,在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱,吊舱内置图像处理板,无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。慧视光电开发的Viztra-HE030在目标识别领域性能如何?

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这些模式之所以经济高效,是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控,很方便进行图像处理板的植入,像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入,接口丰富,能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成,开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备,能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中,实现智能安防的快速落地应用。可以定制目标识别的算法吗?四川人防目标识别情况

Viztra-LE034图像处理板能够进行目标检测。贵州国产化目标识别郑重承诺

防止电瓶车入户是社区安防一项重点工作,许多社区在政策的严令之下采取了许多措施,其中不乏人车分流,人工巡逻等,但是都不能长时间大范围的监督,总会出现漏网之鱼,因此更加先进的技防措施崭露头角,图像处理技术+摄像头的组合因高效、经济的特点获得了市场青睐。基本方法是在各楼道电梯安装高清摄像头,在摄像头内植入高性能的AI图像处理板,板卡在AI目标识别算法的赋能下,就能够对电瓶车实现精细识别,一旦识别出有推车入户的行为,监控摄像头能够立即发出语音警告,如果仍不能劝阻,将向管理中心发出警报,同时各楼道的摄像头能够对推车入户的人员实现目标锁定,以确定其楼层、户号,方便管理人员上门制止。另外,如果是电梯场景,当监控识别推车入户的行为时,还能够联动电梯,进行阻止关门的行为,以往出现电瓶车突然爆燃的情况。贵州国产化目标识别郑重承诺

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