重庆深度学习AI智能算法分析

随着电子设计技术的不断进步，高速率信号的互连及宽带信道的应用与日俱增，所需传送的数据量越来越大，速度越来越快。目前，存在的点对点物理层接口如RS-422、RS-485、SCSI以及其它数据传输标准，由于在速度、噪声、EMI/EMC、功耗、成本等方面所固有的限制，使其越来越难以胜任实际应用。同样随着军电子技术的发展，在空间通信领域，如跟踪与数据中继卫星系统（TDSS）中，为了实现高速数据中继和测距、测速必须首先解决传输速率高、占用带宽宽所带来的问题；在雷达应用领域，各种新体制雷达的出现以及在宽带侦收、电子对抗等不同领域的应用同样不可避免地面临高速数据的采集和传输问题；因此，采用新的I/O接口技术来解决数据传输这一瓶颈问题显得日益突出。如何处理大量的待标注数据？重庆深度学习AI智能算法分析

网口输出作为网络设备的通用接口，安装和连接的步骤相对简单。其接口与大多数网络设备兼容，如路由器、交换机等，普及率较高。因此是目前市面上比较常见的一种视频信号输出方式。而CVBS模拟接口的相机由于其延迟低、成本低的优势，也成为许多项目的优先。为了满足这一市场需求，我司打造了不同平台的模拟接口视频输入+网络视频输出的图像处理板、视频转换板。RV1126平台Viztra-LE049图像处理板具有三路PAL视频输入，Viztra-LE034C图像处理板支持1路CVBS视频输入，常用为红外视频输入，PAL制，分辨率为720*576，帧率为25Hz；Viztra-HS063图像处理板采用RK3588s开发而成，算力6T，支持两路CVBS视频输入，CVBS为PAL制，分辨率为720*576，帧率为25Hz；网络视频流为压缩编码视频，默认H.264编码，RTSP推流，1080P@30Hz。重庆智慧交通AI智能人脸识别越是多的图像标注越对算法有益。

不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek，但也是跑起来了DeepSeekR1（Qwen21.5B）模型。1.5B什么概念，也就能处理处理轻量级的文字任务，而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题，模型的移植也是难点，很多网络层，瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明，在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的，只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块，打造一个更高算力的RK3588图像处理板，理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向，我们整个团队也在深入研究，相信很快就会有结果。

基于这些优点，成都慧视定制开发了基于瑞芯微RK3588平台的Viztra-HE047图像处理板。板卡设计一路LVDS可见光输入，一路DVP红外输入，一路SDI输出，植入自主研发的智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对特定目标进行自主检测、识别，并自动或人为手动锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息，实现对目标的实时跟踪功能。产品电路部分分为两块PCB构成，分别为：核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过B2B连接器连接，并使用铜柱将整套PCB板固定，铜柱的高度为7.5mm。SpeedDP已经迭代到了3.0版本，并且还在不断优化。

慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台，采用小型化、轻量化工业设计，内置4k定焦可见光相机，长波非制冷红外成像组件，内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块，主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域，满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右，具备10W左右的低功耗优势，但却拥有400G的冲击，比较高10T的超高算力，能够满足线路巡检、事故勘査、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。目标跟踪被遮挡后丢失目标怎么办？贵州安防AI智能

如何提升算法开发的效率？重庆深度学习AI智能算法分析

延迟直接决定着无人巡逻车能否具备代替传统人工巡逻的能力，延迟高看的晚，机动反应的能力就滞后，就失去了安防时效性。针对于这样的难点，成都慧视在RK3588图像处理平台的基础上内置远程可视化低延迟实时控制系统，定制开发了LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块，模块能够实现在500K带宽条件下以50ms左右的低延迟实时控制多个无人巡逻车。这样低带宽、低延迟条件下的无人巡逻车，控制中心只需要少量的带宽就能实时接收多个无人车回传的数据，而不会出现带宽拥堵等问题，并且能够更稳定的进行远距离作业，到达许多人工无法到达或者有安全风险的区域。此外，RK3588图像处理板还能够赋予无人巡逻车锁定跟踪的能力。当指定区域闯入入侵者，无人巡逻车能够立即识别，并锁定跟踪其动向，实时向控制中心发送位置，成为人工巡逻体系的有力补充，助力打造24小时无间歇安防。重庆深度学习AI智能算法分析