智慧交通AI智能明火识别

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。哪里能够定制跟踪车的AI算法？智慧交通AI智能明火识别

板卡采用FPGA+RK3588的硬件架构，可支持CameralinkFull/Medium/Base制式接口的高分辨率、高帧率视频输入（随相机输入帧率，质心比较高可支持到1000Hz），实时对特定目标的自主检测与识别，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。板卡也可支持二次开发，预置系统底层及硬件驱动，提供相机采集、OSD叠加、视频编码推流等基本功能的SDK及demo例程，方便客户快速进行项目开发与集成。整体外形尺寸在94*50mm左右，重量约51g（加散热器约100g）。放在手心小巧精致，便捷携带。小尺寸下，板卡的整体功耗控制在10W以内。相比于传统的CameraLink full采集卡，慧视Viztra-HE052-F图像处理板具备目标识别检测跟踪的功能。甘肃智慧消防AI智能解决方案人车识别需要什么样的算法？

在视频接受传输领域，模拟相机低成本、无需编解码、延迟低的特点，使得其在FPV等领域有着不小的市场。但其缺点也很明显，分辨率较差，在看远处时，图像质量无法保证；并且距离越远，模拟相机的视频信号在传输过程中衰减十分明显，FPV飞得越远，视频画质损失就越多；此外，模拟相机的稳定性也不足，极易受到信号干扰。但是即便缺点多，但架不住便宜啊。所以可以通过一定的手段，弥补这些缺点。或许模拟相机+数字图传的组合是一个可靠的选择。

另一方面，面对常规难题，我们解决问题的速度快，项目的开发周期不会受到过多影响。并且现在许多公司都会自己开发算法，这其中对于数据的训练必不可少，成都慧视还可以配套专属的AI算法训练工具SpeedDP，通过这个工具能够定制训练项目所用的算法，极大提升了开发的进度，满足了向客户短时间提供高性能特定场景图像处理板（跟踪设备）的实际需求。此外，由于许多特殊行业的需求中要求必须进行国产化替代，因此，慧视光电也做了许多工作，通过精心的筛选，帮助进行全国产化替代。哪里能够定制跟踪飞鸟的AI算法？

在无人机巡检领域，成都慧视开发的高性能RK3588AI图像处理板Viztra-HE030、Viztra-HE032、Viztra-HE047、Viztra-LE048、Viztra-HS063等，就可以赋能无人机完成一系列工作，这块板卡能够输出比较高6.0TOPS的算力，能够在山峦崎岖的环境中实现精细的识别检测，成都慧视可以定制SDI、CVBS、DVP、LVDS、Camera Link等接口以及金属外壳和散热器。此外，作为国产高性能芯片，如果想要实现全国产化，我司也是有丰富的经验可以帮助进行整个过程的方案筛选。如何提升算法开发的效率？成都异物监测AI智能算法分析

图像标注是算法性能提升的必经之路。智慧交通AI智能明火识别

高速无人机移动快，所面临的环境复杂，因此对于AI模组的选择有着较高的要求。高算力的AI模块能够快速应对复杂环境，而高帧频的相机能够获取更多的数据细节，便于AI模块进行更高精度的数据分析处理。为了便于大家的项目推进，我司通过大量相机的适配测试，面向市场推荐一套高速无人机用的AI模组。这套模组的AI处理板块采用RK3588s为主处理器的Viztra-HS063M，模组算力6T，相较于之前推出的Viztra-HS063货架版本，增添一个USB接口，并且能够接入高帧频的数字相机，能够基于输入的视频流进行目标检测、目标跟踪等任务。高性能的AI模块搭配高帧率的相机，从图像处理到发出飞行校正指令的时间极短，能够在10ms以内输出脱靶量，更利于无人机跟踪。智慧交通AI智能明火识别