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目標檢測基本參數
  • 品牌
  • 慧視科技
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  • 可咨詢
  • 輸出信號
  • 數字型,可定制
  • 制作工藝
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材質
  • 可定制
  • 材料物理性質
  • 可定制,導體,磁性材料
  • 加工定制
目標檢測企業商機

有了高性能的Viztra-HE030圖像處理板這樣的硬件支持,還需要針對于不同的應用場景定制專屬的識別算法。例如在城市安防巡邏中,執法人員采用無人機進行高空執法,就需要無人機能夠進行實時識別、動態跟蹤,并且根據特殊需求執行特殊任務。這都需要高精尖的算法支持。在目標識別的領域,成都慧視光電技術有限公司有著多年的技術經驗,我司團隊由在圖像處理、人工智能、通信傳輸等領域沉淀了近十年的成員組成,在光學設計、結構設計、紅外圖像處理、算法防抖、目標識別與跟蹤、窄帶傳輸等方面積累了豐富的成果和經驗。能夠根據指揮城市的不同需求,定制開發高性能的AI圖像處理板和圖像識別算法,滿足智慧城市的建設需求。成都慧視能夠打造全國產化圖像處理板。湖北專業目標檢測

目標檢測

城市濕地公園是“城市之肺”,是生態建設的重要一環,因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復雜交錯,許多區域依靠傳統的人工巡邏,無法到達。此外,人工巡邏的效率遠遠不夠,無法做到及時響應和精確記錄,久而久之,成本就不斷累計增加。無人機的落地應用,能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型,在濕地錯綜復雜的環境中自由穿梭,確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統,通過高清攝像頭抵近觀察,能夠實現濕地全域的高效巡檢。其中,智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎上加裝圖像處理板,通過圖像處理板和算法的共同作用,能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”,這只“智慧眼”能夠精細AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息,通過大量的數據收集,為管理決策提供依據。北京放心目標檢測打造智能化目標檢測需要什么東西?

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今年各地陸陸續續出現大范圍的強降雨,不少城市更是出現內澇的情況,而鄉鎮農村更是洪峰過境。突然降臨的洪水內澇讓受災地不少人被困,同時也給防汛救援造成了不小的難題,為了盡可能節約救援時間,增加搜救率,前期的信息收集工作十分重要。首先,需要對防汛的整體狀況要有所了解,其次需要精細了解何處有被困人員,有多少被困人員。這項工作交給無人機是當下比較高效的解決方案。無人機便捷靈活,能夠輕松到達許多內澇區域搜集信息。搭載光電吊艙則能夠實時回傳現場畫面,不少吊艙具備紅外和可見光雙光成像的能力,夜間工作也能夠清晰成像。除了搜集洪水信息,無人機還可以通過智能化吊艙實現AI智能識別,例如高空飛行作業的無人機通過盤旋掃描,能夠識別是否存在被困人員,識別被困人員數量。從而展開精細的救援轉移,保障人民生命財產安全。

成都慧視開發的各款式的AI圖像處理板,就是助力低空經濟發展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力,在低空經濟領域,能夠讓無人機實現智慧化賦能。成都慧視開發的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030,具備6.0TOPS算力,是當下國產圖像處理板的性能前列的產品,對于一些復雜應用場景下的識別,RK3588是當仁不讓。我司可以根據需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,實現快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,整體呈小型化設計,尺寸小,整體功耗不大于4W,用在無人機領域,一不會過多占用空間,二不會增加無人機的功耗負擔,2.0TOPS的算力,也能滿足大多數應用場景的需求。AI目標檢測怎么實現?

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低于10*10像素的小目標由于像素小、面積小等問題,能夠提供的檢測信息就少,即便是高性能的圖像處理板也難以進行運算,就會給目標檢測跟蹤造成了不小的難度。慧視光電根據自身經驗推出的質心小目標跟蹤方案則很好的解決了小目標跟蹤當中的一些問題,讓許多客戶在應用場景中減少了很多麻煩。慧視光電的工程師通過對算法的定制,使得該跟蹤方案無論是在RK3588這樣的旗艦級圖像處理板上還是RV1126這樣的入門級芯片上都有著很好的效果。用于目標檢測的國產化圖像處理板有哪些?天津網絡目標檢測

AI+圖像處理板能夠實現無人化。湖北專業目標檢測

“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。湖北專業目標檢測

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