云南深度学习AI智能视觉识别

RK3588平台6.0TOPS的算力在检测识别领域已经能满足绝大多数的要求，但在少数应用场景中，有着更高算力的需求，以实现更快、更稳定、更精细的检测效果。慧视Viztra-T32AI算力盒是利用RK3588和大算力卡开发而成的一款低功耗大算力的处理平台。它带有双2.5G网口，采用瑞芯微RK3588作为主控处理器,外接每秒26兆次运算（TOPS）高能效处理器。配备4GB/8GB/16GBLPDDR4x内存，和32GB/64GB/256/0GBeMMC闪存，支持运行OpenMediaVault、FriendlyWrt、Android、AndroidTV、Debian和Ubuntu等多种系统,支持GPU和VPU加速。整体尺寸为115x85X30mm。算力盒带有2个HDMI输出接口和1个HDMI输入接口，可解码播放比较高8K60pH.265/VP9,以及8K30pH264等格式视频，并可录制4k60pH.265格式视频。此外，算力盒还具备1个M.2B-Key插槽，可安装使用M.2NVME固态硬盘,以及1个M.2E-Key插槽,可安装使用M.22230尺寸的WiFi无线模块。带有1个USB3.0和2个USB2.0接口,以及1个全功能的USB-C接口，采用DC-12V供电。哪里能够定制跟踪飞艇的AI算法？云南深度学习AI智能视觉识别

不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek，但也是跑起来了DeepSeekR1（Qwen21.5B）模型。1.5B什么概念，也就能处理处理轻量级的文字任务，而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题，模型的移植也是难点，很多网络层，瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明，在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的，只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块，打造一个更高算力的RK3588图像处理板，理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向，我们整个团队也在深入研究，相信很快就会有结果。智慧园区AI智能解决方案慧视光电可以定制目标检测算法。

在检测识别跟踪的算法方面，我司除了能够提供常用的无人机飞行器识别算法外，还可以利用我司推出的AI算法训练开发平台SpeedDP，进行算法定制开发训练，SpeedDP一方面能够利用既有算法模型对新数据集进行快速的自动标注，反哺算法性能提升，另一方面能够通过算法开发功能实现新目标识别算法的打造，理论上数据量够庞大，实现万物识别也不是梦。利用科技进行黑飞侦测，效率更高，更早发现更快处理，能够减少数据泄露的风险加强安全保护。

模拟相机成本低、延迟低、便于安装操作的特点让其在小型无人飞行器领域有着大量的市场。因此，我司针对这一相机选型的用户定制了一款专属的AI图像处理模块——Viztra-HS063。模块采用RK3588s作为处理器，具备四核Cortex-A76和四核Cortex-A55八核架构，主频达2.4GHz，集成6T算力NPU，支持8K@60fps视频解码与三屏异显输出，支持4G/5G扩展并配备WiFi/蓝牙通信模块及M.2固态硬盘扩展接口。我司定制双模拟接口，植入公司自主研发的智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对特定目标进行自主检测、识别，并自动或人为手动锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息，实现对目标的实时跟踪功能。并且支持二次开发，方便客户快速集成。飞机识别需要什么样的算法？

当红炸子鸡DeepSeek，无论是行业内还是行业外都在研究。毕竟现在各行各业都想利用AI为自己服务，图像处理领域也不例外。于是便有很多人向我们咨询RK3588+DeepSeek有没有“搞头”？首先回答一下：但是只靠RK3588自身是不现实的！但是可以外接高算力模块。DeepSeek的作用主要是作为一个前端决策大脑，在图像处理时可以帮我们对图像处理板处理的数据进行智能化决策，是实现全自动化作业的步骤之一。要达到这个目的，需要的数据不可估量，因此越是大参数版本的DeepSeek模型越好，像完整版的DeepSeek模型671B的参数量级，以RK3588现在6.0TOPS的算力来看，显然不可能。算法性能的训练可以自己搞！湖北开发AI智能目标跟踪

如何快速一键标注多个视频？云南深度学习AI智能视觉识别

虽然有这么多的优势，但是消防无人机也有许多难点需要突破，首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制，因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想，烟雾对通信带宽的影响非常明显，存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题，给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题，成都慧视推出的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块可以很好地解决。模块可以在50ms左右低延迟控制4路无人机进行远程操作，带宽占用至低可达500kbps。云南深度学习AI智能视觉识别