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随着科技的不断进步,食品检测设备也在持续创新升级。光谱分析技术、色谱技术、生物传感技术等先进技术被广泛应用于食品检测领域,使得检测更加高效、准确、灵敏。例如,基于纳米技术的传感器能够检测出极其微量的有害物质,为食品安全提供了更为可靠的保障。同时,智能化、自动化的食品检测设备也在逐渐普及,不仅提高了检测效率,还降低了人为误差,进一步提升了检测的可靠性和稳定性。然而,当前食品检测设备的发展仍面临一些挑战。部分小型食品企业由于资金有限,难以配备先进的检测设备,导致检测能力不足;一些偏远地区的食品检测机构,也存在设备陈旧、更新换代慢等问题。此外,食品检测设备的标准体系有待进一步完善,不同设备之间的检测结果可比性还需加强。成都慧视利用RK3588芯片打造了一个高性能的Viztra-HE030图像处理板。行为识别图像识别模块
要打造更加智能化的边海防无人机巡逻,则可以在光电吊舱中植入高性能的图像处理板,通过目标识别、检测算法的赋能,就能够让无人机实现目标识别检测、目标锁定跟踪等功能。为了进行有效结合,成都慧视开发了多块高性能的具备图像处理能力的光电吊舱。例如慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱,集10倍光学变倍可见光相机、640×512高分辨率红外相机、测程1.2km半导体激光测距机于一体,在边海防巡逻时能够昼夜成像工作。三轴高稳定精度平台框架能够有效保障画面的清晰稳定,并对目标点位的定位。吊舱内置我司自主开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,该板卡采用瑞芯微旗舰级芯片RK3588,能够在算法的作用下实现高空目标识别检测、锁定跟踪人、车、船等目标,再通过和地面巡逻人员协调统一,就能够打造边海防的智能化体系。国产化图像识别模块应用RK3588是目前国产图像处理板的性能数一数二存在。
成都慧视光电技术有限公司开发的Viztra-HE030图像处理板,利用国产化高性能芯片RK3588开发而成,它能够实现6.0TOPS的算力,能够轻松应对粮库内部复杂的环境,成都慧视可以根据客户使用的相机接口进行图像处理板的接口深度定制,实现快速的AI害虫识别。在算法方面,可以使用自己的算法,我司还可以根据需求定制提供算法性能训练提升工具SpeedDP,平台可以通过大量的粮库害虫AI识别模型训练,提升自身算法精度,进而提升摄像头害虫识别精度。
但这也遇到很多难点,通常情况下,视频回传的延迟大概在200ms左右,随着大量的弹打出,视频传输所需带宽就面临压力,如何在通信带宽有限的情况下,保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输,是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题,慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合,推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内,例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内,多路视频和交互控制共用一对收发信道,信道支持数据透传,外部系统可以使用该信道,传输任意格式的数据;可实时调整视频码率,在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发;能够基于H265实时视频编码;可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机,实现15ms的低延迟编解码,加上数据链传输延迟时间在30ms左右,目前业界前列。通用性强,使用更加灵活,适用更多应用场景;支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输(1080P60FPS),彻底解决“带宽苦恼”;整体时延约60ms(含相机、编解码、显示,不含传输),实现实时控制、实时打击。 慧视可以定制图像识别模块。
在我们生活生产中,许多小型化的无人机类似于昆虫,凭借其机动、灵活、体积小的特点能够在复杂的环境中执行飞行任务。但是再精细化的操控,也难以做到完全避免障碍物的阻碍,因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一点是要对环境进行自动化的识别。利用高性能的AI图像处理板,再定制化目标识别检测的算法,通过对这类无人机作业环境的大量深度学习,就能够让无人机AI愈发聪明,能够快速识别摄像头范围内的物体,从而实现避障的操作。如何选择合适的图像处理板性能?河南智慧交通图像识别模块提供商
无人机AI识别选择哪块图像处理板?行为识别图像识别模块
在城市甚至郊外的许多区域,明令禁止无人机航飞,虽然会有人工进行区域巡查,但人工巡查始终无法做到滴水不漏。不法分子往往利用监管松散、薄弱的时候进行黑飞,这就给许多重要区域造成了安全风险。为了有效弥补人工监管的不足,智能化的空域AI识别被提出应用。其中,比较简单的方式是利用图像识别设备,通过目标识别算法的赋能,就能够实现对摄像头目标空域进行24小时不间断的AI识别,一旦发现无人机黑飞,系统能够立即锁定跟踪并向平台发出警报。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,能够兼容适配国内常规摄像头,在自研目标识别算法的共同作用下,即便是小目标像素的飞行器入侵也能够识别跟踪。目前,该板卡能够识别10*10像素的目标,能够锁定跟踪2*2像素的小目标,且整个目标捕获的时间延迟不大于100ms,快速识别跟踪目标不成问题。行为识别图像识别模块
识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会...
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