無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據,對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,在無人機工作時就對目標...
在我們生活生產中,許多小型化的無人機類似于昆蟲,憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復雜的環境中執行飛行任務。但是再精細化的操控,也難以做到完全避免障礙物的阻礙,因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環境進行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理板,再定制化目標識別檢測的算法,通過對這類無人機作業環境的大量深度學習,就能夠讓無人機AI愈發聰明,能夠快速識別攝像頭范圍內的物體,從而實現避障的操作。成都慧視可以定制cameralink接口的RK3588圖像處理板。河北機載吊艙圖像識別模塊目標檢測
SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的,平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練(分割任務支持yolov8模型),通過不斷額測試驗證,就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發功能。經過驗證,訓練成熟后的AI進行標注時,通常情況下,7-8ms就能標注一張圖像,這是人工標注遠不能及的速度。目前,我司能夠為該平臺提供完整的人、車、船等目標檢測模型的數據提供,也可以根據應用場景進行特殊定制。遼寧安防監控圖像識別模塊提供商成都慧視可以定制CVBS接口的RK3588圖像處理板。
一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業,因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中,園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損,給生產帶來了風險,一旦檢查疏忽,后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備,避免直接接觸,實現對關鍵點的變倍放大觀察,發現已存在或者潛在的泄漏、損壞,有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈,能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控,無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險,確保人員安全。成都慧視開發的VIZ-100T三軸三光微型吊艙,具備10倍變焦能力的可見光相機,在白天進行巡檢時,能夠遠距離對設備進行觀察分析,同時集成了640*512的高分辨率紅外相機,能夠實現清晰的紅外成像,在夜間進行安全巡檢,搭載于小型無人機上,能夠對出現問題的目標點位進行定位,實時視頻數據回傳,為園區巡檢提供安全保障。
無人機追逐識別可以用在許多領域,如軍備、安防。通過專業傳感器設備的植入,讓攝像頭智能化,就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領域的企業,在這方面也有著豐富的解決經驗。在硬件領域,我們能夠定制開發不同接口的圖像處理板,如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等,只要您提出需求,我們就能通過應用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎條件。目前,成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板,RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列,滿足多場景、廣領域。打造一套完整的圖像識別模塊。
在2024年的巴黎奧運會上,AI的應用成為了競技之外的另一個焦點,讓運動員、觀眾、管理人員體驗到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中,安全作為不可避免的話題,成為本次AI作用比較大的領域之一。前期建設時,就采用了智能體育館的方案,配有先進的傳感器和物聯網設備,通過對實時人流的大量數據分析,來預測觀眾接下去會去看什么,優化下一場場館的安保、座位等事務,提升觀眾體驗,提高安保水平。另一方面,攝像頭收集畫面時,還會對監控畫面的每一個人進行安全識別分析,針對于“禁區”除了常規的面部識別外,還會對每個進入場館或者在場館附近徘徊逗留的人進行AI分析,來發現潛在的威脅和異常。然后一旦出現可疑人員或者物品,就可以立即向現場安保發去坐標,從而提升整個場館內外的總體安全性。慧視可以定制圖像識別模塊。四川RK3399Pro主板圖像識別模塊軟件定制
成都慧視可以定制DVP接口的RK3588圖像處理板。河北機載吊艙圖像識別模塊目標檢測
“啟明935A”系列芯片已經成功點亮,并完成各項功能性測試,達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。河北機載吊艙圖像識別模塊目標檢測
無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據,對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,在無人機工作時就對目標...
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