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目標識別基本參數(shù)
  • 品牌
  • 慧視科技
  • 型號
  • 可咨詢
  • 輸出信號
  • 數(shù)字型,可定制
  • 制作工藝
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材質(zhì)
  • 可定制
  • 材料物理性質(zhì)
  • 可定制,導體,磁性材料
  • 材料晶體結構
  • 可定制
  • 加工定制
目標識別企業(yè)商機

此前,九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知,而其中一款探索版車型,甚至加入了智能攝像頭,能夠識別行人、障礙物,自動規(guī)劃行駛路線,達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的,其實很簡單,車輛內(nèi)部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板,這類AI板卡在目標識別算法的賦能下,就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別,從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用的是RK3588開發(fā)而成,憑借其工業(yè)級的性能,6.0TOPS的算力,就能夠在車輛行駛過程中的復雜環(huán)境下進行周邊環(huán)境的快速AI識別分類。當然,算法的能力也十分關鍵,由于車輛行駛環(huán)境的不斷變化,算法面臨的識別畫面也不斷變化,如何精細的進行識別,關系到車輛的行駛安全。小型FPV目標識別選什么圖像處理板?海南國產(chǎn)化目標識別開發(fā)

目標識別

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(xiàn)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(nèi)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(xiàn)。安徽企業(yè)目標識別聯(lián)系方式慧視Viztra-LE034圖像處理板可以用于低空經(jīng)濟領域。

海南國產(chǎn)化目標識別開發(fā),目標識別

無人裝備作戰(zhàn)狼群,有“狼”負責偵查,有“狼”負責打擊,而有的“狼”則負責后勤保障,這種無人裝備集群作戰(zhàn)能夠有效輔助特種作戰(zhàn)?!皺C器狼”的升級之所以能夠滿足多樣化的任務,得益于其智能化的建設。就是下面這樣的一個"智慧眼"的加入,使得機器狼能夠自主完成許多任務。這個智慧眼由光學系統(tǒng)(彩色圖像)、攝像機、圖像處理、電源系統(tǒng)及機械結構組成,然后在外面加上外殼,形成一個整體。而拆分來看,產(chǎn)品主要就由高清攝像機和高性能的圖像處理板組成。

實現(xiàn)這些功能的技術中,圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力,植入相應的AI算法,無人機就相當于裝上了“智慧眼”,而且這個“智慧眼”居于高空,能夠在一個定點,俯瞰大范圍,實時監(jiān)控貨物的存放狀態(tài)。遠程控制技術基于網(wǎng)絡通信,通過和圖像處理板的結合,能夠實現(xiàn)低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應用中,可以采用成都慧視開發(fā)的高性能圖像處理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板,就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力,能夠根據(jù)無人機型號進行接口定制,整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右(核心板+接口板),小巧的外形即便是小型無人機也能夠裝上。此外,板卡整體功耗在4W左右,不會過多增加無人機的負擔。無人機吊艙用AI識別模塊定制。

海南國產(chǎn)化目標識別開發(fā),目標識別

我國西部地區(qū)地形復雜、天氣多變,許多電網(wǎng)架設在高山流水之間,給電網(wǎng)的巡檢維護造成了不小的困難。于是,不同于傳統(tǒng)人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人,其中無人機承擔巡檢工作,而智能化機器人進行維護,兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙,吊艙內(nèi)置圖像識別傳感器,工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式,找出問題所在。無人機機動性靈活性十足,能夠便捷去到許多人工難以到達的區(qū)域,巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業(yè),效率成倍提升。低空經(jīng)濟需要的AI圖像處理板?江蘇無源目標識別辦公平臺

機器狗AI識別模塊定制。海南國產(chǎn)化目標識別開發(fā)

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具,將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度,相較于矩形框標注更加費時費力,如果遇到大量待標注目標,則極大地影響工作效率。海南國產(chǎn)化目標識別開發(fā)

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與目標識別相關的問題
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