图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。慧视光电有几款图像处理板?山东目标跟踪图像识别模块接口丰富

图像识别模块

作为一家致力于图像处理板、算法开发的公司,为了满足更多行业的锁定跟踪需求,慧视光电一直没有停止自己的技术革新。在现在的许多行业当中常常用到摄像头进行远程跟踪或者目标检测,例如安防巡检、巡湖护河执法、无人机投弹、周界安防等,当遇到目标较小不易辨认时,虽然能够看到更多的画面,但是物体的细节看不清,这时就需要通过镜头的变倍,来放大成像,来展示更多的物体细节。在以前,如果在锁定跟踪时进行变焦,就会丢失目标,当遇到目标出现在复杂的场景中时,就容易造成再跟踪失败的场景,例如在安防巡检时,有可疑人物入侵了目标区域,为了进一步获取可疑人物的细节,需要进行画面变倍,看看是男是女、着装如何、有何特征等,为后期的安保人员搜寻提供信息。运动图像识别模块慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

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高空坠物已经成为城市安全的一大威胁,一方面来自于人,而另一方面则来自于建筑物。以前的楼房大都是马赛克墙面,然后在外面再涂一层亚士漆作为保护,随着楼房建成年份变久,楼房的外立面历经风吹雨晒,就会出现、起壳、空鼓、渗水等迹象。传统的检查模式,需要“蜘蛛人”进行排查,这种方法费时费力,准确度也难以控制。无人机和吊舱的出现则有效解决了这一难点。无人机搭载吊舱,对大楼进行细致的扫描,就能够将建筑外墙的情况尽收眼底,就像给大楼拍CT一样。这种吊舱需要具备红外热成像的功能,通过太阳照射墙面的温度,捕捉肉眼不可见的隐患,如果外墙存在缺陷,则会呈现“热斑”和“冷斑”两种形态。搭载吊舱的无人机一二十分钟就能检查完一面墙,效率是人工远远无法企及的。

慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够实现昼夜成像,内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板,搭载自研AI跟踪算法,重量只有280g。能够对地面车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,上报目标的图像及坐标信息。慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机,重量小于260g,采用金属外壳,抗冲击力强,具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。慧视VIZ-GT05V微型三轴双可见光惯性稳定吊舱搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,可实现夜间微弱光线下的目标观测。可应用于微小型无人飞行器、无人车、无人艇和其他无人观测设备,进行警务执法、电力巡检、安保巡视、救援搜索、消防救火等任务。图像识别模块监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。

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机器人是AI落地应用的一个很重要载体,AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中,传统的模式需要人工一步一步走出来,面对假设在各种环境中的输电线,这种模式弊端重重,费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线,在使用久了之后,难免会出现电力设备损坏缺失等问题,AI赋能下的机器人的出现,为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头,能够实现昼夜巡检,然后再内置高性能的AI图像处理板,就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术,实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能,实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。无人机小吊舱可以采用慧视图像处理板实现远程目标锁定。四川工业级图像识别模块系统

RK3588小而轻,非常适合无人机吊舱。山东目标跟踪图像识别模块接口丰富

激光除草是通过激光照射杂草,使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术,AI智能识别杂草,十分高效;同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法,不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织,同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力,而且适应性强,生产效率高,促进农业经济高质量发展。激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环,需要机器人正确识别杂草,而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能,通过不断的训练学习,AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前,市面上比较好用的AI深度学习平台众多,例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,就能够通过大量的数据部署,再经过长时间的训练,就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。山东目标跟踪图像识别模块接口丰富

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