目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

奔跑是人形机器人的一大进步,而代替人工作则是他落地应用的目的。机器人想要代替人工,视觉方面的传感器至关重要,目前可以用图像处理的方法给人形机器人装上“视觉神经”。这就是高性能的AI图像处理板。这种板卡在国内有许多企业在做,成都慧视光电就是其中之一。慧视光电多年来一直致力于图像处理板的开发,从**开始的DSP到华为海思,再到如今的瑞芯微,成都慧视拥有丰富的图像处理板应用开发经验,能够针对不同行业的不同应用需求快速实现软硬件的模块化定制,如PCI、cameralink接口定制等。慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板就是无人机吊舱用的板卡。陕西人防目标识别办公平台

目标识别

要想实现无人机农业的一些功能,无人机吊舱至关重要,一般的吊舱都具备摄像头功能,操控者能够根据吊舱实现远程画面查看。例如农业生产当中的施肥和播种,只需要操控无人机飞到指定地点,就能够实现远程手动施肥、播种。但这只是基础的功能,随着需求的升级,对于无人机吊舱的要求也越来越高,比如在作物病虫害检测领域,普通的吊舱显然不能胜任,这个时候就需要采用带有AI图像处理功能的无人机吊舱。慧视光电利用AI图像处理板和传统吊舱相结合打造的微型双光吊舱,内部就植入了带有瑞芯微工业级芯片RK3588的Viztra-HE030图像处理板,板卡在自研目标识别算法的作用下,能够对农作物实现病虫害AI监测,当操控无人机飞过目标区域时,AI能够对摄像头获取的画面中的农作物进行快速扫描处理,精细识别病虫害。这比传统的人工巡查能够提升不小的效率。陕西无源目标识别开发摄像头内部搭载了图像处理板,这些板卡具备目标识别跟踪的能力。

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中国当前比较先进的农业生产基地中,一辆辆收割机在田野间来回穿梭,无比繁忙,但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率,使播种、施肥、旋耕、开沟一体化,实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果,一是可以采用接入卫星系统的模式,将收割机集成北斗终端,把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统,无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头,再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板,通过目标识别、检测算法的赋能,让无人收割机实现智能化。

通过不断的深度学习,SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求,通过大量的部署训练,给定一张图像,SpeedDP就能够计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。这个基本的开发流程,包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时,人工标注的效率就会收到影响,但AI不会,因此SpeedDP也不会。经过大量的测试得出,SpeedDP标注一张图像的时间花费为7-8ms,是人工标注远不能及的。以前,大家都认为AI替代人工是在未来,但现在的技术表面,许多工作已经可以交给AI了,图像标注就是。通过使用慧视SpeedDP自动图像标注平台,企业能够提升图像标注的精度和效率,进而节约成本。板卡可用于智慧校园。

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这些模式之所以经济高效,是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控,很方便进行图像处理板的植入,像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入,接口丰富,能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成,开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备,能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中,实现智能安防的快速落地应用。慧视图像处理板能够实现精确的目标识别。辽宁移动目标识别

图像处理板是目前主流的跟踪设备。陕西人防目标识别办公平台

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如,YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍,同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B 的延迟减少了 46%,参数减少了 25%。陕西人防目标识别办公平台

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