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圖像識別模塊基本參數
  • 品牌
  • 慧視科技
  • 型號
  • 可定制
  • 輸出信號
  • 數字型,可定制
  • 制作工藝
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材質
  • 可定制
  • 材料物理性質
  • 導體,可定制,磁性材料
圖像識別模塊企業(yè)商機

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮,并完成各項功能性測試,達到車規(guī)級量產標準。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構,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。小型化圖像識別模塊RV1126。山西圖像識別模塊

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在2024年的巴黎奧運會上,AI的應用成為了競技之外的另一個焦點,讓運動員、觀眾、管理人員體驗到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中,安全作為不可避免的話題,成為本次AI作用比較大的領域之一。前期建設時,就采用了智能體育館的方案,配有先進的傳感器和物聯網設備,通過對實時人流的大量數據分析,來預測觀眾接下去會去看什么,優(yōu)化下一場場館的安保、座位等事務,提升觀眾體驗,提高安保水平。另一方面,攝像頭收集畫面時,還會對監(jiān)控畫面的每一個人進行安全識別分析,針對于“禁區(qū)”除了常規(guī)的面部識別外,還會對每個進入場館或者在場館附近徘徊逗留的人進行AI分析,來發(fā)現潛在的威脅和異常。然后一旦出現可疑人員或者物品,就可以立即向現場安保發(fā)去坐標,從而提升整個場館內外的總體安全性。安徽視覺算法圖像識別模塊專業(yè)無人機AI識別選擇哪塊圖像處理板?

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在許多領域,無人機的作業(yè)環(huán)境相對復雜,需要識別處理圖像背景目標眾多,這種環(huán)境下,要想實現更高精度的檢測識別效果,圖像處理板的性能至關重要。在慧視光電開發(fā)的多款圖像處理板中,Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,8nmLP制程,搭載八核64位CPU,主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內置AI加速器NPU,支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現。

成都慧視推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數據的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用,能夠極大減少整個測試驗證所需時間,減少人力成本支出,減少項目開發(fā)周期,讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。無人機目標跟蹤算法哪里有?

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如果是一般環(huán)境,則可以選擇Viztra-ME025這樣的中端圖像處理板,板卡采用RK3399Pro這樣的芯片,雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構設計;CPU主頻1.8GHz,輸出3.0TOPS的算力。而需要輕型、小型化設計的場景,如小型無人機吊艙,為了盡量節(jié)省空間占用,節(jié)約無人機本身能耗,則可以選擇小型化、低功耗的圖像處理板Viztra-LE026,板卡采用RV1126開發(fā)而成,Φ38*12mm的外形設計用在空間緊湊的傳統攝像頭中,十分合適。有了圖像處理板,還需要定制相應的AI算法,在算法的賦能下,智能化的攝像頭就打造完成,它能夠實現對視野范圍內的智能AI識別檢測。100Hz高幀頻視頻接入需要RK3588圖像處理板。河北目標跟蹤圖像識別模塊供應商

無人機鎖定跟蹤無人機如何做到?山西圖像識別模塊

而AI標注則好很多,通過AI算法開發(fā)的基本流程,就能夠對AI進行深度訓練,讓其能夠像人眼一樣對圖像上的目標進行判斷分類,然后不同目標自動框選標注。這個工作主要是前期的模型訓練需要大量時間,而后期的圖像標注就很節(jié)省時間,通常情況下,一張圖片,只需要7-8ms就能夠精細標注完成,無論圖片上的目標數量和復雜程度,這是人工遠不能及的。目前,慧視SpeedDP經過多個版本的迭代,能夠支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割標注,標注的精度進一步提升。目前我司能夠提供完整的針對于人、車、船的標注模型,如果有其他目標標注的需求,則可以自行進行針對性訓練。毫無疑問,AI標注的出現能夠為企業(yè)大量的數據標注工作節(jié)省時間,從而節(jié)省成本。隨著AI的進一步發(fā)展,未來傳統標注的模式勢必會被完全取代。山西圖像識別模塊

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