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(jīng)濟發(fā)展的傳感器技術(shù)設(shè)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(jīng)濟領(lǐng)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(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品,對于一些復(fù)雜應(yīng)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(yīng)用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,整體呈小型化設(shè)計,尺寸小,整體功耗不大于4W,用在無人機領(lǐng)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(yīng)用場景的需求。攝像機AI前置方案哪里能做?可靠圖像處理板設(shè)備
RK3588作為瑞芯微旗艦級芯片,工業(yè)級的算力受到了很多領(lǐng)域的青睞,但是由于前端相機的選擇不同,并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用,需要的是根據(jù)相機接口和應(yīng)用場景進行深度定制。成都慧視光電技術(shù)有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發(fā)經(jīng)驗的團隊,成都慧視能夠快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等豐富接口的RK3588系列圖像處理板,并能夠根據(jù)應(yīng)用環(huán)境定制外殼、散熱器等??煽繄D像處理板設(shè)備低延遲圖像處理板哪里有?
利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)導(dǎo)彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術(shù),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(lǐng)域的廣泛應(yīng)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(xué)習訓(xùn)練,不斷的訓(xùn)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(fù)的試驗訓(xùn)練,通過在導(dǎo)彈前端植入導(dǎo)引頭,給導(dǎo)彈裝上眼睛,可以實時記錄導(dǎo)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。
這種智慧化的建設(shè)就是采用圖像處理。在無人機內(nèi)部安裝圖像處理板,這些圖像處理板和相機、算法的有機結(jié)合就形成了無人機的智慧眼,有了這個智慧眼,無人機就能夠?qū)σ曇胺秶鷥?nèi)的物體進行AI識別,從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設(shè)計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成,具備2.0TOPS的算力,外形呈圓形化設(shè)計,整體外觀大小為Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在無人機領(lǐng)域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢,不會過多占用和消耗無人機的內(nèi)部空間和續(xù)航?;垡昖iztra-HE032圖像處理板。
小興安嶺的日常巡護,是構(gòu)筑東北生態(tài)安全的必要措施,進入冬季,整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋,按照傳統(tǒng)的巡檢模式,危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%,只靠肉眼的觀察,很容易錯過死角空白區(qū)的潛在危險,因此,無人機上線了。將無人機智能化,在吊艙的基礎(chǔ)上加裝具備智能圖像處理的板卡,再通過定制算法的植入,一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任,這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠輸出6.0TOPS的算力,考慮到小興安嶺冬天寒冷的環(huán)境,這款板卡能夠適應(yīng)零下40℃的環(huán)境,長時間的戶外工作不在話下?;垡暪怆娔軌蚋鶕?jù)需求定制RV1126系列圖像處理板。靠譜的圖像處理板批發(fā)商
慧視光電AI圖像處理板??煽繄D像處理板設(shè)備
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(xué)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(xùn)練,形成一個可用的預(yù)選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓(xùn)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??煽繄D像處理板設(shè)備