当进入节假时间后,各地高速路陆续迎来车流量高峰,安全出行一直是这个时间段重要的话题之一,也是交管部门繁忙的时间之一。如今随着智能化设备的逐步落地应用,也是低空经济发展的方向。为了提升效率,无人机智能化空中巡逻是交管领域一个有效地手段。通过无人机的快速巡检对高速路段进行安全隐患排除,护航**出行。特别是像北方地区,冬天路面容易积水结冰,车辆易出现打滑的情况,如果司机没能提前了解路况,就容易发生安全事故。小型化无人机AI模块Viztra-LE072.成都轨迹图像识别模块产品

一方面,智能化图像处理可以帮助进行巡检工作,在肉眼无法分辨或者特殊区域,无人机通过抵近观察获取图像,然后进行智能分析,找出问题所在,便于人工进行快速处理作业;另一方面,在进行处理作业时也能帮上忙,比如线路结冰,地面远程操控无人机进行除冰操作,图像处理器能够帮助进行自动化定位、避障、精细化操作。(视频源于互联网)在市面上众多的图像处理设备中,成都慧视开发的AI图像处理板Viztra-HE030能够有效实现以上功能。这块图像处理板采用了瑞芯微旗舰机芯片RK3588,四大四小8核处理器能够输出至高6.0TOPS的算力,而成都慧视能够根据需求和应用环境,快速定制开发不同类型的接口,如SDI、CVBS、LVDS、DVP、Cameralink等。选择成都慧视,能够获得更好的应用方案、更短的开发周期、更快的响应速度以及更完善的售后服务。成都轨迹图像识别模块产品螺旋翼无人机AI模块Viztra-HS063pro。

解决了通信的问题,还面临着复杂场景下算力不足的难点。部署在端侧的图像处理板,算力一般有限,只能进行简单的检测跟踪,如果需要高帧频的检测跟踪,就需要高算力的图像处理板。应对这样的需求环境,成都慧视开发的低延迟低带宽的RK3588高帧频图像处理板可以解燃眉之急。这块板卡集GS远程可视化低延迟控制系统和高帧频于一体,能够实现稳定的100Hz、200Hz目标跟踪,并且对于带宽的需求能够控制在500KBps左右,既实现了对复杂场景的处理能力,也让机器人能够实现更远距离作业,同时降低成本。
火灾突发性强,蔓延速度快,造成的危害巨大,因此越能提早发现并制止火势变大是降低危害的重要手段。而当下,高效的火情监测手段中,无人机占据着一席之地。消防无人机集自动巡检、灵活、便捷、快速响应等特点于一体,可以有效弥补人工巡检的时效性问题。通过慧视光电推出的AI算法开发平台SpeedDP,能够对大量火焰、火灾的图像数据进行快速的AI标注,帮助提升算法识别检测的精度。成都慧视利用瑞芯微RV1126开发而成的AI图像处理板Viztra-LE034,算力2T,支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术。RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性。设计SDI和CVBS视频输入流,在无人机的飞行过程中,实时对地面图像数据进行深度分析,对火焰进行AI自动识别。此外,AI模块还支持对火情周边的人、车等目标进行AI识别,为救援提供信息。通过慧视SpeedDP和AI识别模块Viztra-LE034的组合,就能够为打造一套完整的AI火情识别分析系统,为火情发现、管理、救援提供大量数据支持。固定翼无人机AI模块Viztra-HS063M。

模拟信号CVBS英文全称为CompositeVideoBroadcastSignal或CompositeVideoBlankingandSync。中文翻译为复合视频广播信号或复合视频消隐和同步。由于其传输快,低延迟的特点,在许多行业中应用大量。它以模拟波形来传输数据。复合视频包含色差(色调和饱和度)和亮度(光亮)信息,并将它们同步在消隐脉冲中,用同一信号传输。特别是在一些无人设备的控制领域,模拟信号传输有着很大的优势。为了应对这些行业的需求,成都慧视也利用RV1126、RK3588s等芯片,开发设计了CVBS接口的AI图像处理板。利用RV1126开发的Viztra-LE034图像处理板就设计了一路CVBS作为常规的红外视频输入输出,采取PAL制,分辨率为720*576,帧率25Hz,基于输入红外的视频流,可实时对特定目标进行自主检测、识别,并自动或人为手动锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息,实现对目标的实时跟踪功能。并且支持二次开发,方便客户快速集成。高速无人机AI模块Viztra-HS063pro。成都运动轨迹图像识别模块板卡
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当红炸子鸡DeepSeek,无论是行业内还是行业外都在研究。毕竟现在各行各业都想利用AI为自己服务,图像处理领域也不例外。于是便有很多人向我们咨询RK3588+DeepSeek有没有“搞头”?首先回答一下:但是只靠RK3588自身是不现实的!但是可以外接高算力模块。DeepSeek的作用主要是作为一个前端决策大脑,在图像处理时可以帮我们对图像处理板处理的数据进行智能化决策,是实现全自动化作业的步骤之一。要达到这个目的,需要的数据不可估量,因此越是大参数版本的DeepSeek模型越好,像完整版的DeepSeek模型671B的参数量级,以RK3588现在6.0TOPS的算力来看,显然不可能。成都轨迹图像识别模块产品
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