图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

传统的自动化系统因建设阶段不同相互间较为孤立,业务执行需要操作多个终端。同时车站员工需要高频次在多区域执行人工巡检,并大量使用纸质台账和公告,智能化程度亟待提升。与此同时,随着工业4.0、物联网、人工智能等前沿技术的快速发展及移动应用的快速普及,乘客需求也在不断变化和拓展,信息获取的便利性、多样性,导向信息的及时性、准确性,乘坐体验的丰富性和多元性,被越来越多的市民所关注。以车站智能视频图像分析系统为切入点,对传统视频监控系统进行智能化改造,从提高车站智慧水平、提高车站运营效率和效益、改善乘客用户体验的角度出发,依托更多的先进技术手段,使车站能够为地铁日常运营提供更为高效的工作方式、更加质量的乘客自助服务以及更加智能的辅助决策。目标识别用慧视光电的板卡!成都自主检测图像识别模块技术

图像识别模块

人工智能是计算机学科的一个分支,深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析,是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外,还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。由于机器视觉主要是对图像进行识别,因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例,机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点,目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了大量应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。河南图像识别模块国产化芯片RK3588图像处理板选哪家?

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随着技术发展,有关部门开始采用智能机器人来辅助公共安全监督。这些机器人搭载智能摄像头,内含高精度的图像处理板,同时具备高精度算法,能够在建筑物倒塌或危险环境等,对人类不安全的地区搜索和救援公民。这有助于减少受伤和生命损失的风险。此外执法部门可以使用智能机器人和其他先进技术,识别这些有害物质并制定安全处置计划。这降低了人身伤害的风险,并防止了任何可能的健康问题。还可以使用智能机器人来监控和管理人群。他们配备了可帮助他们应对潜在安全威胁的技术,例如识别可疑包裹和活动或监控危险迹象。

RK3399图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

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RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。边防被入侵可以用图像识别来实时监控。自主检测图像识别模块系统

RK3588是小型化国产板卡吗?成都自主检测图像识别模块技术

让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据,而占大数据总量60%以上的为视频监控数据,与此同时,视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用:人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据,它在吸收原有数据的基础上,能够增量式地提升模型的性能,给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制,能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能,哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。成都自主检测图像识别模块技术

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