成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業(yè)級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車,湖面船舶的檢測,如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu);CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標識別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。Viztra-LE034是采用RV1126開發(fā)而成的AI識別模塊。河北自主研發(fā)圖像識別模塊目標檢測
目前,采用圖像識別技術(shù)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(shè)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。貴州RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊軟件開發(fā)無人車避障選擇什么樣的識別模塊?
通過在攝像頭的基礎(chǔ)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(shù),就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質(zhì)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(zhì)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(zhì)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?qū)崿F(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。
無人機的迅猛發(fā)展,使得無人機的反制技術(shù)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(shù),通過在無人機攝像頭的基礎(chǔ)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。高性能的AI識別模塊選成都慧視光電開發(fā)的Viztra-HE030。
無人裝備作戰(zhàn)狼群,有“狼”負責(zé)偵查,有“狼”負責(zé)打擊,而有的“狼”則負責(zé)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)。“機器狼”的升級之所以能夠滿足多樣化的任務(wù),得益于其智能化的建設(shè)。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(wù)。這個智慧眼由光學(xué)系統(tǒng)(彩色圖像)、攝像機、圖像處理、電源系統(tǒng)及機械結(jié)構(gòu)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。小型FPV目標識別選什么圖像處理板?山西RK3399處理板圖像識別模塊軟件定制
慧視Viztra-LE034圖像處理板可以用于低空經(jīng)濟領(lǐng)域。河北自主研發(fā)圖像識別模塊目標檢測
無人機及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲管理方式,為倉儲帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲管理,需要人工進行地毯式巡檢,這種方式效率低,費時費力。另外,對于倉儲安全的監(jiān)管不能做到時效性,反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式,基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術(shù)、AI等,使得無人機能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏,無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險,就能夠立即發(fā)出警報,甚至可能提前預(yù)警,滯后性將得到改善。河北自主研發(fā)圖像識別模塊目標檢測