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...
科技作为新生战斗力,能够赋予安防新生命。在安防巡逻领域,将AI和巡逻车深度结合,就能打造科技感满满的智慧巡逻车。这些巡逻车内置AI模块,模块具备图像处理能力,能够对周边环境中的人、车、障碍物进行识别分析,达到自动驾驶或者远程低延迟控制,在街道园区等环境中自助巡逻。在智慧巡逻车的发展中,带宽和低延迟控制是避不开的话题,一方面是成本,一方面是成像质量。当带宽降低时,摄像头的成像质量将会下降,就会出现看不清,看不全等问题,而带宽的增加不仅带来成本增加,还会带来当巡逻车离控制中心距离增加时控制稳定性的波动。慧视光电定制开发图像识别模块。成都国产化图像识别模块板
解决了通信的问题,还面临着复杂场景下算力不足的难点。部署在端侧的图像处理板,算力一般有限,只能进行简单的检测跟踪,如果需要高帧频的检测跟踪,就需要高算力的图像处理板。应对这样的需求环境,成都慧视开发的低延迟低带宽的RK3588高帧频图像处理板可以解燃眉之急。这块板卡集GS远程可视化低延迟控制系统和高帧频于一体,能够实现稳定的100Hz、200Hz目标跟踪,并且对于带宽的需求能够控制在500KBps左右,既实现了对复杂场景的处理能力,也让机器人能够实现更远距离作业,同时降低成本。RK3399Pro开发板图像识别模块软件定制AI图像识别模块Viztra-LE034。

基于这些优点,成都慧视定制开发了基于瑞芯微RK3588平台的Viztra-HE047图像处理板。板卡设计一路LVDS可见光输入,一路DVP红外输入,一路SDI输出,植入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。产品电路部分分为两块PCB构成,分别为:核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过B2B连接器连接,并使用铜柱将整套PCB板固定,铜柱的高度为7.5mm。
视频回传在无人机领域非常重要,视频画面的回传延迟,直接决定着对无人机控制的精度,越是能在**短时间内获取更多信息,越能发挥无人机的优势。在实际操作中,会经常遇到视频卡顿、花屏,延迟大等现象,影响因素大都是相机延迟,控制端延迟等综合因素。无人机视频回传的一般流程是无人机在天空端实时拍摄视频,然后视频传输到手柄,地面端就能够实时查看视频。这一段也就是我们说的图传,比如大疆的O3、O4图传,这一段数据传输经过了多个环节,会增加传输的延迟,一般这种无线图传传输1080P的视频,延迟从几十毫秒到几百毫秒不等。因此,为了稳定视频传输,减少延迟,要么在硬件上下功夫,要么就打造专属的视频传输协议,通过减少视频编解码时间,减少整个传输链路的延迟。慧视光电通过自研软解码技术打造的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块,降低了编解码的时间,其编解码时间只需要5个毫秒,其中编码3个毫秒,解码2个毫秒。低延迟低带宽的图像识别模块。

当进入节假时间后,各地高速路陆续迎来车流量高峰,安全出行一直是这个时间段重要的话题之一,也是交管部门繁忙的时间之一。如今随着智能化设备的逐步落地应用,也是低空经济发展的方向。为了提升效率,无人机智能化空中巡逻是交管领域一个有效地手段。通过无人机的快速巡检对高速路段进行安全隐患排除,护航**出行。特别是像北方地区,冬天路面容易积水结冰,车辆易出现打滑的情况,如果司机没能提前了解路况,就容易发生安全事故。AI图像识别模块Viztra-LE048.贵州RK3399Pro处理板图像识别模块国产化芯片
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无人机技术的蓬勃发展加上大力发展低空经济的政策,传统的铁路巡检正在迎来快速蜕变。以前需要巡检工人带着仪器、安全绳一步一个脚印走出来,整过过程还会有安全风险,而如今利用无人机+人工智能+图像处理器,就能够实现从传统的“人力巡检”转变为“智慧巡检”。特别是在我国广大的中西部地区,山川河流,纵横交错,复杂的地形给巡检工作造成了不小的影响。首先,传统的人巡模式,想要走遍所有区域,花费的时间更多,其次,整个周期下来,成本难以估量。而无人机在AI图像处理板赋能下,既不影响铁路正常运行,也不耽搁巡检人员的其他工作。成都国产化图像识别模块板
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...
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