自从春晚宇树科技的机器人跳舞火了之后,AI机器的应用场景不断“开花结果”。一方面消防机器狗落地应用,据介绍这款机器狗续航里程超15公里,可持续工作3.6小时。它不仅能实时传输高清现场画面、精细检测并回传可燃有毒气体数据,还能穿透烟雾追踪热源。另一方面,机器狗也成为养老、送货的生力军,在泰山,也许再也...
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。目标识别的图像处理板哪家做得快?贵州人防目标识别编号
“启明935A”系列芯片已经成功点亮,并完成各项功能性测试,达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片,但并非单一芯片,而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再结合灵活的封装方式,快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连,双芯双向带宽128GB/s,四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入,可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。辽宁人防目标识别售价慧视光电开发的RK3588图像处理板能够选择哪些接口?

无人机在农业领域能够实现高效率的施肥、播种等操作。但是不同的作业环境对于无人机的工作性能要求不一样,同样的方案在平原地区适用,在高原地区就不行。因此针对于特殊作业环境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原这样地貌复杂、低气压、大温差的特点,参与智能化工作的各个部件需要符合这样作业环境特点的性能要求。不比平原的一马平川,高原由于环境复杂,地形起伏对于无人机的飞行也需要进行控制,无论是高度还是速度甚至距离都需要进行严格限制,防止出现撞机等事故。因此,这个方面的智慧化建设就需要无人机具备智能避障的功能,无人机需要在高速度或者远距离的情况下识别树木、电线杆、石头等障碍物,并能够实现避障。
低空经济成为当下火热的行业之一,各行各业都想利用无人机为自己服务,但是却面临一个问题,专业人才严重不足。有关数据显示,我国无人机经营性企业已超过1.7万家,全国实名登记的无人机已超过200万架。而无人机人才的缺口却多达100万,这就给低空经济的快速发展按下了慢速键。各大高校陆续建设无人机专业,但是四年的教学路怎么也得一步一个脚印,为了应对市场需求,只能从高效率的教学方法着手,让学生更多的结合实际操作进行学习,能够让学生在毕业之后更快的适应工作需求,进而提升稳定就业的概率。应急救援的识别模块怎么购买?

无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像,而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案,实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案,两款产品均使用小巧设计,整体组合重量在30g左右,并且都采用小功耗设计,用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下,能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126,能够输出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标,能够识别像素为12*12的目标,且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右(净重5g(不含镜头)),像素分辨率为640*512,采用9/13/25mm三种定焦设计,支持18中伪彩选择,功耗小于0.75W。机器人图传识别用哪些AI图像处理板?辽宁国产目标识别远程协助
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物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程,涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据,并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备,包括各种传感器和执行器,是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为,生成大量数据。这些数据是后续分析和决策的基础。人工智能在数据分析方面的能力是其与物联网融合的关键。通过机器学习和深度学习算法,可以从物联网设备收集的数据中识别模式、预测趋势和发现异常。这些分析结果为智能决策提供了依据。贵州人防目标识别编号
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