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

在城市甚至郊外的许多区域,明令禁止无人机航飞,虽然会有人工进行区域巡查,但人工巡查始终无法做到滴水不漏。不法分子往往利用监管松散、薄弱的时候进行黑飞,这就给许多重要区域造成了安全风险。为了有效弥补人工监管的不足,智能化的空域AI识别被提出应用。其中,比较简单的方式是利用图像识别设备,通过目标识别算法的赋能,就能够实现对摄像头目标空域进行24小时不间断的AI识别,一旦发现无人机黑飞,系统能够立即锁定跟踪并向平台发出警报。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,能够兼容适配国内常规摄像头,在自研目标识别算法的共同作用下,即便是小目标像素的飞行器入侵也能够识别跟踪。目前,该板卡能够识别10*10像素的目标,能够锁定跟踪2*2像素的小目标,且整个目标捕获的时间延迟不大于100ms,快速识别跟踪目标不成问题。成都慧视可以定制cameralink接口的RK3588图像处理板。陕西智慧交通图像识别模块目标检测

图像识别模块

通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理器能够输出6.0TOPS算力,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。利用吊舱和图像处理板的合作,实现高效追踪查处“不法车辆”,能够有效减少事故的发生,打造安全出行。陕西智慧交通图像识别模块目标检测如何选择合适的图像处理板性能?

陕西智慧交通图像识别模块目标检测,图像识别模块

AI智能化检测是打造领域智慧建设的一大举措。通过在摄像头中植入视觉处理AI图像处理板,定制AI检测算法,就能够实现对物体的质量检测。在智能检测领域,图像处理板的性能和算法的精度则是影响检测效果的关键所在。不同行业的作业环境不同,对于图像处理板的性能需求也就不同。因此,需要根据实际情况选择合适的AI图像处理板。像工业生产中的质量检测,由于工业仪器的精密复杂,就需要高性能的AI图像处理板,通过大算力实现快速数据处理。成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。

传统的各类摄像头如监控、无人机吊舱等通常只具备记录声画的作用,要想更加智能化,例如具备目标识别检测的功能则需要对摄像头进行升级改造。这个过程植入图像处理技术是相对便捷的措施。图像处理是机器视觉技术的方法基础,包括图像增强、边缘提取、图像分割、形态学处理、图像投影、配准定位和图像特征提取等方法。实现这项技术可以采用AI图像处理板加AI算法。首先在图像处理板的选择上,根据摄像头的使用场景来选配合适性能的图像处理板。如果是工业环境、复杂环境,则应选择如RK3588系列的图像处理板,Viztra-HE030这款板卡就是采用瑞芯微RK3588芯片打造的工业级板卡,八核处理器能够实现比较高6.0TOPS的算力输出。越高性能的图像处理板越能处理复杂的场景。

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传统的标注模式需要你对着目标不断拉框,反复机械的动作做多了就变得“麻木”,影响效率还使人烦恼。而SpeedDP的出现,可以有效的提升标注效率。它能够帮助使用者快速进行人、车、船等数据集的一键标注。SpeedDP依靠YOLO系列算法来检测模型,实现“一键标注”和“目标检测”,并且还提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。作为一个深度学习AI开发平台,SpeedDP采用常用的AI算法开发基本流程,该过程包含从需求分析、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。针对不同的数据集和算法参数设置,慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。 小型化图像处理板Viztra-LE026。河北人流图像识别模块供应商

如何实现高帧频的无人机反制?陕西智慧交通图像识别模块目标检测

图像标注广泛应用于智能驾驶、安防巡检、应急救援等领域。尽管社会为领域培养了大量的图像标注人才,但是人工的弊端仍无法完全弥补。近些年随着AI技术的不断发展,机械化的图像标注工作迎来了改变契机,许多利用AI进行图像标注的平台面向大众,成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是利用AI训练、部署实现自动化图像标注。它的出现,极大地改变了图像标注行业的现状。传统标注和AI标注的不同在于传统的图像标注需要人工肉眼判断目标,然后进行手动拉框,如此反复。这是一个机械化的动作,久而久之便会使图像标注员产生倦怠,从而影响效率。此外,面对复杂背景下,目标数量众多、重叠等情况,人工拉框也很无力。陕西智慧交通图像识别模块目标检测

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