图像处理板基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • VIZ
  • 输出信号
  • 定制,数字型
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,定制
  • 材质
  • 定制
  • 材料物理性质
  • 导体,磁性材料,定制
  • 材料晶体结构
  • 定制
  • 加工定制
图像处理板企业商机

当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片,其实在"看到"与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程,这个识别的过程和搜索有些类似,在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别,查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆,从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此,通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显,有时又是很普通,这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之,在计算机的视觉识别中,图像的内容通常是用图像特征进行描述。国产化主板生产商—慧视光电。江西自主可控图像处理板

图像处理板

Viztra-LE026图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。陕西图像处理板技术图像识别也能用在工业领域。

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在地铁站的安检口、检票机等处,由于检查或收缴物品、插队等行为容易引发纠纷,进而导致乘客打架事件,威胁人身安全。当其他乘客聚集进行围观时,容易进一步导致拥堵等事件,导致其他乘客人身安全也受到威胁。如果能及早发现乘客打架事件,运营人员可及时对乘客进行劝导、对客流进行疏导,避免危险升级,有效减少安全生产事故的发生。搭载图像处理技术的相机识别乘客打架(剧烈运动、肢体交叉)的动作,将打架报警上报平台平台接收前端相机报警,进行报警图标和报警声音提示,并关联现场的实时视频、报警录像视频、报警图片等信息,运营人员根据报警提示进行现场情况复核确认,并按照地铁运营处置要求进行相应处置,处置完成后在平台端记录处置情况,进行消警处理。

在执行高空侦查、巡检、应急救援等任务时,无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰,造成不同幅度的振动,从而影响板卡能否正常完成任务,因此,振动测试就是为了保证慧视光电开发的AI图像处理板在这样的环境下也能稳定成像。在农业领域,无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作,有效地减少浪费和污染。在工作时,无人机可能会受到微风、电磁等影响导致无人机振动;此外,在山区,无人机受到地形影响需要不断改变飞行轨迹和高度来进行避障,也会影响板卡成像。而振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。合格的板卡都是经过千锤百炼方能“登上战场”,成都慧视正是凭借这样的作风,才能成为各大企业信任的伙伴。RK3588图像处理板能够精细识别多目标。

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模式识别是图像处理的一种,当前,模式识别的应用范围十分广,它的观察对象囊括了人类感官直接或间接接受的外界信息。而运用模式识别的目的,则是利用计算机模仿人的识别能力来辨别观察对象。模式识别方法大致可分为两种,即结构方法和决策理论方法,其中决策理论方法又称为统计方法。字符模式识别的方法可以大致分为统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络等。上述的图像识别步骤就是模式识别的基本步骤了常用的模式识别方法之一是模板匹配,顾名思义,就是在输入图像上不断切割出临时图像、并将之与模板图像匹配,如果相似度足够高,就认为我们寻找到了应有的目标,最常见的匹配方法包括平方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法等。以下我们都将以模板匹配为例,说明模型识别的概念。为什么要选择成都慧视开发的RK3588图像处理板。江西自主可控图像处理板

RV1126芯片的板卡支持定制吗?江西自主可控图像处理板

合理地进行垃圾分类是有效进行垃圾处理、减少环境污染与资源再利用中的重要举措,也是目前很合适很有效的科学管理方式,利用现有的生产水平将日常垃圾按类别外理、利用有效物质和能量、埴埋无用垃圾等。这样既能够提高垃圾资源处理效率,又能缓解环境污染问题。而对垃圾的分类首先是在图像识别的基础上的,因此本文想通过使用近几年来发展迅速的深度学习方法设计一个垃圾分类系统,从而实现对日常生活中常见垃圾进行智能识别分类,提高人们垃圾分类投放意识,同时避免人们错误投放而产生的环境污染。江西自主可控图像处理板

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