成都慧視光電技術有限公司開發的Viztra-HE030圖像處理板，利用國產化高性能芯片RK3588開發而成，它能夠實現6.0TOPS的算力，能夠輕松應對糧庫內部復雜的環境，成都慧視可以根據客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制，實現快速的AI害蟲識別。在算法方面，可以使用自己的算法，我司還可以根據需求定制提供算法性能訓練提升工具SpeedDP，平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓練，提升自身算法精度，進而提升攝像頭害蟲識別精度。MIPI相機目標識別方案。貴州國產化圖像識別模塊板卡

如果是一般環境，則可以選擇Viztra-ME025這樣的中端圖像處理板，板卡采用RK3399Pro這樣的芯片，雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構設計；CPU主頻1.8GHz，輸出3.0TOPS的算力。而需要輕型、小型化設計的場景，如小型無人機吊艙，為了盡量節省空間占用，節約無人機本身能耗，則可以選擇小型化、低功耗的圖像處理板Viztra-LE026，板卡采用RV1126開發而成，Φ38*12mm的外形設計用在空間緊湊的傳統攝像頭中，十分合適。有了圖像處理板，還需要定制相應的AI算法，在算法的賦能下，智能化的攝像頭就打造完成，它能夠實現對視野范圍內的智能AI識別檢測。遼寧智慧交通圖像識別模塊專業可見光AI識別模塊定制。

物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據，并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備，包括各種傳感器和執行器，是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為，生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法，可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。

在無人機識別這個領域，應用十分廣，因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學，成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據不同規格的相機深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進一步節約時間提升效率，成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上，根據需求幫助選擇合適的相機，并且針對算法這塊，我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發平臺SpeedDP，這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發，實現對新數據集的快速AI自動圖像標注，一方面省去大量手動標注工作，另一方面幫助提升算法性能。如何提升識別算法的性能？

AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測算法，就能夠實現對物體的質量檢測。在智能檢測領域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業的作業環境不同，對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業生產中的質量檢測，由于工業儀器的精密復雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過大算力實現快速數據處理。夜間AI識別模塊定制。貴州算法防抖圖像識別模塊研發

慧視光電能夠深度定制RV1126系列的目標識別模塊。貴州國產化圖像識別模塊板卡

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。貴州國產化圖像識別模塊板卡