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

随着相关技术的迅猛发展,城市智慧治安防控模式也在不断革新,主要以无人巡逻车、无人机为主要载体。无人巡逻车主要承担城区巡逻防控、远程喊话、安防宣传、视频巡控等工作任务,这种无人机不需要太大的体积通过搭载AI图像处理板等传感器,通过AI智能算法和图像处理板的共同作用实现智能避障,达到自主巡逻、AI智慧识别的目的。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,采用先进架构,8核处理器,算力能够达到6.0TOPS,能够实时检测无人巡逻车视野范围内的物体,辅助进行信息收集、避障等操作。要想实现目标识别可以找成都慧视。四川网络目标识别开发

目标识别

夏季,随着各家各户进入用电高峰,电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题,传统的人工巡检被无人机替代后,巡检的效率有所提升,但是为了进一步保障巡检的精细度,无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱,比传统的摄像头巡检更加精确,一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力,通过目标识别算法的赋能,能够实现智能化巡检。另一方面,这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器,可以达到24小时巡检工作的需求,并且这些摄像头具备变焦放大的能力,它们会比人眼更加精细,可以发现人看不到的问题,可以检查人工无法到达的区域,更加全能化。广西高性能目标识别情况RK3588芯片的图像处理板能够进行目标检测。

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“空中哨兵”是城市安防建设解决方案中比较高效智能的一环,无人机搭载吊舱后能够帮助公安机关进行巡逻、安保、维稳、侦查等工作,凭借其机动灵活的特点,能够打破传统地面安全防范工作模式,满足警务工作中点、线、面等方面的需求作用十分突出。在广大的农村地区,经常会接到报警说某某人或者某某物丢失,需要帮忙寻找,如果采用传统的人力地毯式搜索,无疑是费时费力的。利用搭载吊舱的无人机,能够实现高空远程巡查。无人机高空巡查具备视野广阔、机动性强,覆盖范围大的特点,能够有效减少搜索某个区域的时间。另外吊舱内的AI图像处理板也可以针对快速移动的物体进行锁定跟踪,例如当圈养的牛羊遗失,无人机吊舱发现目标后,能够凭借先进的算法实现目标锁定跟踪,防止动物逃离。

在智慧安防的改造建设当中,降本增效仍是企业的优先,低功耗、高性能的解决方案越来越受到市场青睐。成都慧视利用瑞芯微RV1126芯片开发的Viztra-LE026图像处理板就是一个不错的解决方案。Viztra-LE026图像处理板搭载了4核A7处理器,支持INT8/INT16运算的NPU,算力能够达到2.0TOPS,完全满足安防需求。考虑到降低功耗的需求,Viztra-LE026在开发时,有效精简了设计,板卡结构呈半径为18.5mm的圆形,边缘有四处半径为1mm的圆形凹槽,板厚度为1.5mm,封装器件后的厚度为4mm,在这样的结构设计下,图像跟踪板重量只为5g,板卡正常工作时,整体功耗控制在6W以内。通过慧视图像处理板和传统摄像头的有机结合,能够实现智慧安防的建设,为社区安防保驾护航。可以定制目标识别的算法吗?

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巡检机器人能够实现抵近待测设备,进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能,能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域,效率是人工的好几倍,并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择,例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,就可以很好的应用在电力巡检领域,这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰级芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核处理器;搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求,并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制,有效处理散热防水,为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。成都慧视有多款双光吊舱。哪里有目标识别联系方式

RK3399pro芯片的图像处理板能够进行目标检测。四川网络目标识别开发

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%。四川网络目标识别开发

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