智慧城市的建設中,需要用到智慧攝像頭,這些攝像頭與傳統的不一樣,它們能夠模擬人眼進行視覺處理。主要是在攝像頭中植入高性能的AI圖像處理板,這些板卡在定制算法的賦能下,通過對視野內的圖像特征的提取分析,就能夠對物體具備動態跟蹤處理已經后續的識別分析能力。復雜的識別場景中,板卡的性能和AI算法的能力十分關鍵。旗艦級的圖像處理板都是具有工業級的處理能力,在這樣的環境下才能更好地工作,能夠更快處理海量數據,而算法的能力則決定著處理這些信息的精度。成都慧視利用RK3588芯片打造了一個高性能的Viztra-HE030圖像處理板。河北RV1126開發板圖像識別模塊性能如何
作為一家致力于圖像處理板、算法開發的公司,為了滿足更多行業的鎖定跟蹤需求,慧視光電一直沒有停止自己的技術革新。在現在的許多行業當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測,例如安防巡檢、巡湖護河執法、無人機投彈、周界安防等,當遇到目標較小不易辨認時,雖然能夠看到更多的畫面,但是物體的細節看不清,這時就需要通過鏡頭的變倍,來放大成像,來展示更多的物體細節。在以前,如果在鎖定跟蹤時進行變焦,就會丟失目標,當遇到目標出現在復雜的場景中時,就容易造成再跟蹤失敗的場景,例如在安防巡檢時,有可疑人物入侵了目標區域,為了進一步獲取可疑人物的細節,需要進行畫面變倍,看看是男是女、著裝如何、有何特征等,為后期的安保人員搜尋提供信息。山東目標跟蹤圖像識別模塊專業成都慧視開發的Viztra-LE034圖像處理板擁有2.0TOPS的算力。
一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業,因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中,園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損,給生產帶來了風險,一旦檢查疏忽,后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備,避免直接接觸,實現對關鍵點的變倍放大觀察,發現已存在或者潛在的泄漏、損壞,有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈,能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控,無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險,確保人員安全。成都慧視開發的VIZ-100T三軸三光微型吊艙,具備10倍變焦能力的可見光相機,在白天進行巡檢時,能夠遠距離對設備進行觀察分析,同時集成了640*512的高分辨率紅外相機,能夠實現清晰的紅外成像,在夜間進行安全巡檢,搭載于小型無人機上,能夠對出現問題的目標點位進行定位,實時視頻數據回傳,為園區巡檢提供安全保障。
例如是飛過來的雜物,還是闖入的人或者動物,如果攝像頭能夠智能識別,那么就可以實現上述目的。而要實現這樣的功能,一個很簡單的方法就是在傳統攝像頭的基礎上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接,在目標識別算法的賦能下,就能夠對攝像頭獲取的物體進行AI識別分類,從而對攝像頭發出指令是否鎖定跟蹤目標,從而轉動攝像頭。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板,是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發而成的高性能板卡,芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;高性能+強大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。無人機AI識別選擇哪塊圖像處理板?
如今,AI已走入萬千企業,其展現出的強大賦能作用,讓無數企業受益。尤其實在制造業中,AI能夠賦能多個領域,讓企業更加高效、更加節能。例如許多大型的紡織工廠,定期的機器巡檢以及對產品的質檢至關重要。傳統模式是采用人工巡檢,大量的巡檢人員對各類的紡織機器和產品進行肉眼質檢,雖然這種模式效率低、精度無法掌握,但也是無賴之舉。隨著AI的發展應用,利用AI進行質檢,能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數據分析技術,就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統。無人機AI目標跟蹤選擇哪塊圖像處理板?甘肅視覺算法圖像識別模塊專業團隊
無人機目標跟蹤算法哪里有?河北RV1126開發板圖像識別模塊性能如何
無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后,達到了實現智能識別的硬件條件,但是傳統的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法主要還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理,然后AI進行智能提取和分析圖像,再和訓練模型進行快速比對,從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。首先,要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能,就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析,從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜,因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業級芯片RK3588,采用先進架構,8核(4大4小)處理,算力能夠達到6.0TOPS。同時,慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。河北RV1126開發板圖像識別模塊性能如何