成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
国内外安全形势正在发生深刻复杂变化。近年来,我国安全问题的综合性、复杂性、多变性明显增强,我国陆地边界和大陆海岸线长达4万多公里,沿边沿海地区情况复杂,自然环境各异,维护边海防安全稳定的任务繁重。针对边海防管理的需求,积极响应国家建设现代化边海防的决策,慧视光电成功研发生产系列国产化图像检测与跟踪智能处理板卡,是基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。可用于防范边境上各种非法穿越、打架斗殴、非法偷渡等。全国产化智能处理板在海上搜救的重要应用。陕西稳定目标检测
随着我国社会经济的快速发展,航运这种便捷、低成本的运输方式在运输业结构占比不断提升,内河航运、沿海航运和远洋航运的船舶交通量越来越高;同时,随着社会大众对生活品质的追求,涉及船舶的水(海)上旅游业发展也是方兴未艾。船舶交通量的提高,导致水上航行安全问题的防治难度提升、监管压力增大,对船舶运营方、监管部门的船舶安全监控、航道安全监管提出了新的挑战。慧视光电“慧眼”双光视频监控设备采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能,可在船载监控中心实现对内部重要部位和外部环境各个场景的监控,同时通过人工提供待锁定目标的位置坐标和尺寸信息,基于选定的一路视频,完成目标的锁定动作;在锁定状态下,能够实时输出相对光轴的目标视线角信息,对锁定的目标能进行实时跟踪。江苏目标检测批发商图像识别模块可以在有些领域代替人员实现24小时不间断监测!

针对自来水厂普遍存在的自动控制精度不高、过度依赖人工经验、生产能耗和成本高、生产管理落后等问题,慧视光电运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,基于国内先进的ARM SOC芯片解决方案商瑞芯微处理器,植入本公司自主研发的智能图像算法,致力于为自来水厂提供智能化解决方案,例如优化水厂化学药剂投加,实现厂区内安防的智能化管理,也创新性的用于水厂设备视频巡检,提供非法停留和越界等预警信息。帮助自来水厂实现可视化智能管理,让水厂的运行变得高度智能、安全、高效和透明。
随着技术的进步,基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面,传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP,这种平台架构已经持续了很长时间,这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求,但是随着AI技术的持续发展,日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高,需要分析的场景也越来越复杂,原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架,此框架支持多种硬件平台的开发,目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开,随着多个产品的研发,框架中积累了大量与硬件平台,图像处理,算法优化,视频输入输出,硬件加速等相关的基础软件组件,通过这些组件的复用,能极大提高软件开发效率和质量。同时,应用开发过程也会不断完善和优化此框架,将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品,提供给客户使用。智能图像处理方案提供商—慧视光电。

近年来,随着人工智能的发展,无人机的使用呈现出飞速增长,而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一,这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分,而光电吊舱一般由可见光(或者红外)、图像处理板、伺服等部分组成,图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪,同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息,因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一,起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高,主要应用在较大的飞机上,尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展,大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤,导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下,如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求,经过技术的不断迭代更新,推出了全国产化的RV1126处理板,该处理板支持基于深度学习的目标检测算法(人、车以及特定目标)、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息,重量只有5g,直径*37mm,基本达到了尺寸的要求。RV1126图像处理板的目标识别能力突出。黑龙江多系统适配目标检测
国产化处理板哪家好?陕西稳定目标检测
无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中,通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别,为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础,这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂,基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展,采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征,经过一段时间的正确驾驶过程,便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能,无需再通过感知具体的路况和各种目标,大幅提升了辅助驾驶算法的性能。陕西稳定目标检测
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