深度學習技術,特別是神經網絡,已經在圖像和語音識別領域取得了不小的進展。這些技術可以應用于物聯網設備,實現更加智能化的交互和控制。物聯網、人工智能和大數據的融合正在開啟一個智能化的新紀元。這種融合不僅推動了技術革新,還為各行各業帶來了深刻的變革。隨著技術的不斷發展,這一融合將推動智能家居、智能城市、...
經過算法的不斷升級驗證,Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標,能夠識別**小像素為12*12的目標,整個延遲不高于100ms,識別精度能夠大于85%。無人機作業,續航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設計正是考慮了這項因素,首先重量上就不會給無人機增加過多負擔,尺寸方面也無需過多空間,低于4W的功耗對于整個無人機的續航影響也是微乎其微。綜合這些特點,可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機的完美契合,將是各領域打造智能無人機的得力助手。哪家公司做的目標識別效果比較好?浙江可靠目標識別
但這也遇到很多難點,通常情況下,視頻回傳的延遲大概在200ms左右,隨著大量的彈打出,視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力,如何在通信帶寬有限的情況下,保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸,是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題,慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合,推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內,例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內,多路視頻和交互控制共用一對收發信道,信道支持數據透傳,外部系統可以使用該信道,傳輸任意格式的數據;可實時調整視頻碼率,在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發;能夠基于H265實時視頻編碼;可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機,實現15ms的低延遲編解碼,加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右,目前業界前列。通用性強,使用更加靈活,適用更多應用場景;支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸(1080P60FPS),徹底解決“帶寬苦惱”;整體時延約60ms(含相機、編解碼、顯示,不含傳輸),實現實時控制、實時打擊。浙江可靠目標識別吊艙中植入慧視Viztra-ME025圖像處理板就能實現目標識別。
“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。
eVTOL是指電動垂直起降飛行器,大力開展eVTOL試點,是對低空經濟的強動力注入,而無人機正是這一領域的關鍵選擇之一。無人機在低空經濟中扮演者重要角色,隨著應用領域的不斷增多,未來無人機的數量將呈式增長,屆時eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無人機,如何高效有序的讓無人機彼此工作而不互相干擾是行業值得思考的一件事。當許多無人機需要同時起飛執行不同的任務時,如果操控不當,或者收到外力影響,就容易出現事故,而人為的反應畢竟有延后,不可能做到完全的補救操作,因此無人機自身的規避措施建設一樣重要。Viztra-LE026圖像處理板是一塊占用空間小的圖像處理板。
這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板,這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼,有了這個智慧眼,無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別,從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成,具備2.0TOPS的算力,外形呈圓形化設計,整體外觀大小為Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢,不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。監控攝像頭目標識別慧視可以做。海南省時省力目標識別自主可控
USB接口的相機哪家公司能夠定制圖像處理板?浙江可靠目標識別
SpeedDP的出現則正好解決了這一問題,它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺,提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署,高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能,打造一個符合需求的AI模型,來幫助進行海量的數據標注,這不僅將節約大量的數據標注時間,更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。浙江可靠目標識別
深度學習技術,特別是神經網絡,已經在圖像和語音識別領域取得了不小的進展。這些技術可以應用于物聯網設備,實現更加智能化的交互和控制。物聯網、人工智能和大數據的融合正在開啟一個智能化的新紀元。這種融合不僅推動了技術革新,還為各行各業帶來了深刻的變革。隨著技術的不斷發展,這一融合將推動智能家居、智能城市、...
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