图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

从2016年12月11日起,我国就正式施行林河长制。其中林长制主要职责是林业生态保护修复、森林防火、林业有害生物防治、森林资源管护以及野生动植物保护工作。而河长制是保护水资源,打造安全用水环境。这两项工作对我国的自然生态的稳定具有关键作用。在中西部许多地区,由于环境下复杂,对于林、河的巡护是一项困难的工作,不仅要花费大量的时间精力,还不能做到大面积的覆盖。随着无人机的落地应用,这种困难得到了有效缓解。无人机“加持”下的林河长巡查,形成了“人防+技防”的地空巡检新模式,覆盖更广、发现更及时。无人机凭借其灵活、轻巧的特点可以轻松飞越一些人无法到达的地点,还能够实时传输高清图像数据,节约时间成本,快速高效地获取资料,让管理人员对森林植被、河湖状况一目了然。工程师以RK3588核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。江西智慧工业图像识别模块供应商

图像识别模块

随着相关技术的迅猛发展,城市智慧治安防控模式也在不断革新,主要以无人巡逻车、无人机为主要载体。无人巡逻车主要承担城区巡逻防控、远程喊话、安防宣传、视频巡控等工作任务,这种无人机不需要太大的体积通过搭载AI图像处理板等传感器,通过AI智能算法和图像处理板的共同作用实现智能避障,达到自主巡逻、AI智慧识别的目的。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,采用先进架构,8核处理器,算力能够达到6.0TOPS,能够实时检测无人巡逻车视野范围内的物体,辅助进行信息收集、避障等操作。河北目标跟踪图像识别模块供应商成都慧视有工业级板卡RK3588.

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IDEA研究院团队推出了GroundingDINO  1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型,GroundingDINO  1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前,成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测,其中,开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588,拥有四大四小八核处理器,算力水平能够达到6.0TOPS,在我司定制多种视频接口后,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。

无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的关键还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能,就能够对目标区域的物体进行AI识别分析,从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂,因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,采用了工业级芯片RK3588,采用先进架构,8核(4大4小)处理,算力能够达到6.0TOPS。同时,慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。

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慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板采用了工业级芯片RK3588,内部植入公司自主研发的智能图像算法,架构更先进,核心数8核(4大4小),算力6.0TOPS,支持丰富的输出接口,同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。这是达成目的的硬件条件。在算法领域,则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空,地面的物体就会显得较小,小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体,一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。RV1126是纯国产化板卡吗?高精度图像识别模块生产商

慧视RK3588图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。江西智慧工业图像识别模块供应商

图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边,例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等,而这些图像识别进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面:大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务,精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功,但在它进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去面对。江西智慧工业图像识别模块供应商

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