江西圖像處理板解決

首先攝像機采用的是可見光高清攝像機，具備1920*1080的分辨率，系統(tǒng)視場31.11°×17.8°，其中搜索視場15.8°×15.8°（1080P像素）。而圖像處理則采用慧視開發(fā)的RV1126高性能圖像處理板，之所以采用這塊板卡，一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計，非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景；另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力，在國產化方面也十分完整，安全性十足。兩者結合，就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率，≥25Hz的檢測幀率，實現(xiàn)捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施，通過一個“小小的”“智慧眼”的加入，便能夠讓其實現(xiàn)許多自動化任務。隨著技術的不斷發(fā)展，“機器狼”的形態(tài)將會不斷進步，滿足更多多樣化需求。哪些圖像處理板適用于無人機吊艙。江西圖像處理板解決

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經濟發(fā)展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力，在低空經濟領域，能夠讓無人機實現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當下國產圖像處理板的性能前列的產品，對于一些復雜應用場景下的識別，RK3588是當仁不讓。我司可以根據(jù)需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實現(xiàn)快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設計，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機領域，一不會過多占用空間，二不會增加無人機的功耗負擔，2.0TOPS的算力，也能滿足大多數(shù)應用場景的需求。江西圖像處理板解決慧視光電能夠定制PCIE接口的圖像處理板。

利用無人機實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業(yè)都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環(huán)境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環(huán)境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。

利用圖像處理技術實現(xiàn)導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現(xiàn)代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進。慧視光電能夠定制MIPI接口的RK3588圖像處理板。

在無人機識別這個領域，應用十分廣，因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據(jù)不同規(guī)格的相機深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進一步節(jié)約時間提升效率，成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上，根據(jù)需求幫助選擇合適的相機，并且針對算法這塊，我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發(fā)，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動圖像標注，一方面省去大量手動標注工作，另一方面幫助提升算法性能?；垡暪怆娔軌蚋鶕?jù)需求定制RK3399Pro系列圖像處理板。江西圖像處理板解決

成都慧視能夠定制RK3399pro芯片的圖像處理板。江西圖像處理板解決

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。江西圖像處理板解決