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(shù)據(jù)分析技術，就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統(tǒng)。首先是針對于生產(chǎn)機器，利用無人機搭載帶有質檢系統(tǒng)的攝像頭對機器各個部位進行“體檢”，無人機的優(yōu)勢是機動靈活，省去了人工爬上爬下的冗雜時間，并且能夠針對某個點位進行變倍放大，強于人眼的觀察能力。其次是對于生產(chǎn)出的織布而言，AI質檢系統(tǒng)能夠高效精準地檢測這些產(chǎn)品的瑕疵缺陷、色差等問題，系統(tǒng)的優(yōu)勢是能夠實現(xiàn)全天候的巡查檢測，對于24小時自動化生產(chǎn)作業(yè)的紡織廠來說，將是保障生產(chǎn)效率的一大利器。如何提升無人設備的遠程識別能力？成都雙光成像圖像識別模塊設備

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏，對野豬進行逮捕驅逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn)，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環(huán)境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現(xiàn)AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能。成都雙光成像圖像識別模塊設備機器狼AI識別模塊定制。

無人機的迅猛發(fā)展，使得無人機的反制技術也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術，通過在無人機攝像頭的基礎上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無人機識別的功能，為無人機對抗創(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快，因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當視頻幀率越高時，視頻越能夠體現(xiàn)畫面細節(jié)信息，而圖像識別算法正是逐幀進行識別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細節(jié)越多，識別的精度就會越高。

目前，采用圖像識別技術來實現(xiàn)無人機規(guī)避其他障礙物是一個有效的方法。通過在無人機上植入圖像識別模塊，這個模塊由圖像處理板和相機組合而成，通過算法的賦能，就能針對不同物體實現(xiàn)快速AI識別，然后實現(xiàn)規(guī)避。而在圖像處理板的選擇上，成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板就十分合適。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)設計而成，外形呈圓形，體積小巧，尺寸為Ф38mm*12mm，重量只有12g，用在無人機上不會過多占用空間。此外，該板卡功耗≤4W，也不會增加無人機的續(xù)航負擔。動物識別的模塊定制。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。導引頭智慧眼哪里有？河北算法防抖圖像識別模塊接口豐富

定制一批目標識別的模塊要多久？成都雙光成像圖像識別模塊設備

“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規(guī)級量產(chǎn)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(shù)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。成都雙光成像圖像識別模塊設備