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...
RK3588作为瑞芯微国产化旗舰级芯片,用在目标跟踪领域,通常情况下跟踪帧率都在50Hz左右,这已经足够满足大多数应用领域的需求。但在许多特殊领域,如军备、边防,高帧频的视频输出能够在极短的时间内捕捉到更多的画面,实现高速动态场景的连续拍摄。高帧频的目标跟踪则能够获得更多的目标细节,便于做出下一步判断。许多中低端性能的由于算力等因素无法达到这样的需求,但RK3588作为性能怪,6.0TOPS的算力开发潜力无限。成都慧视就针对于这样的需求场景,在硬件的支持下,定制开发出能够支撑100Hz跟踪算法,从而打造出能够稳定实现100Hz目标跟踪的整合方案。慧视RV1126图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。广东国产化目标检测市场报价
有了高性能的Viztra-HE030图像处理板这样的硬件支持,还需要针对于不同的应用场景定制专属的识别算法。例如在城市安防巡逻中,执法人员采用无人机进行高空执法,就需要无人机能够进行实时识别、动态跟踪,并且根据特殊需求执行特殊任务。这都需要高精尖的算法支持。在目标识别的领域,成都慧视光电技术有限公司有着多年的技术经验,我司团队由在图像处理、人工智能、通信传输等领域沉淀了近十年的成员组成,在光学设计、结构设计、红外图像处理、算法防抖、目标识别与跟踪、窄带传输等方面积累了丰富的成果和经验。能够根据指挥城市的不同需求,定制开发高性能的AI图像处理板和图像识别算法,满足智慧城市的建设需求。海南目标检测多少钱无人机巡检可以用成都慧视开发的图像处理板。

这样的无人机智慧“眼”可以通过搭载吊舱实现,吊舱内置各种规格的摄像机,能够实现多角度观察。而智能化则可以在吊舱的基础上植入高性能AI图像处理板。图像处理板能够对摄像机获取的图像进行AI智能分析,这样无人机就能够自动识别缺陷,然后进行信息留存、回传。在这个领域,成都慧视光电可以根据需求进行多接口图像处理板的定制,选择成都慧视开发的RK3588系列图像处理板,支持选择SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588拥有6.0TOPS的算力,能够在各种复杂环境进行稳定工作。板卡和识别算法的强强联合下,无论白天黑夜,无人机都可以实现自助巡检,就不需要过多的人工参与。也是一种降本增效的举措。
无人机主导下的低空经济在物流运输、应急救援、智能巡检、农林植保等领域有着突出应用,而在辅助无人机进行运转的设备中,吊舱很重要。无人机吊舱中集各类传感器于一体,能够在无人机执行任务时,实时识别画面中的物体,帮助操控者进行信息收集,做出判断。而为了让无人机进一步智能化,慧视光电通过在吊舱中植入高性能的图像处理板,来实现AI和无人机的有机结合。这就是慧视VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定吊舱,它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。无人机巡检可以用成都慧视开发的RK3399PRO图像处理板。

成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。谁能打造一整套目标检测方案?贵州移动目标检测
用于目标检测的图像处理板能够深度定制吗?广东国产化目标检测市场报价
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。通过SpeedDP的应用,能够极大减少整个测试验证所需时间,减少人力成本支出,减少项目开发周期,让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。广东国产化目标检测市场报价
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...
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