可可西里将近5000米的海拔,高寒缺氧、环境恶劣,“机器藏羚羊”需要在这样的环境中跟动物藏羚羊一样在坎坷山路、泥泞湿地穿梭,并实时回传数据,这对机器藏羚羊的灵活性要求很高,远程控制的能力相当重要。此外,可可西里作为动物的“生态王国”,其器地带远离信号塔,网络信号严重不足,“机器藏羚羊”如果要实现远程...
无人机在军备领域有着突出作用,它不仅能帮助进行信息侦查,还能进行智能炮弹高空精细打击。其中,在智能精细打击领域,少不了人工智能的参与。通过人工智能的控制分析,能够实现对打击目标的AI识别。选择这样的方式,能够减少末端打击时对方电子干扰的影响,尽可能保证无人机的重复使用,图像处理设备显然比无人机本身更加经济。除了硬件方面,要实现这样的精细打击,算法的能力至关重要。在实际应用落地之前就需要大量的模拟试验来验证算法的识别能力,这个过程周期不可估量。传统方式下,需要大量的外场测试验证,整个流程繁琐费时费力。而这个工具的出现,则很好的优化了这个过程。HDMI相机目标识别用图像处理板。江西自主研发图像识别模块目标检测
首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。江西自主研发图像识别模块目标检测AI识别怎么选择合适的模块?

此前,九号电动车的自平衡技术一次次刷新人们的认知,而其中一款探索版车型,甚至加入了智能摄像头,能够识别行人、障碍物,自动规划行驶路线,达成自动驾驶的目的。很多人好奇这种怎么做到的,其实很简单,车辆内部摄像头安装了具备图像处理的传感器。这种传感器就是图像处理板,这类AI板卡在目标识别算法的赋能下,就能够对视野范围的物体进行AI分类识别,从而帮助车辆进行避障。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,采用的是RK3588开发而成,凭借其工业级的性能,6.0TOPS的算力,就能够在车辆行驶过程中的复杂环境下进行周边环境的快速AI识别分类。当然,算法的能力也十分关键,由于车辆行驶环境的不断变化,算法面临的识别画面也不断变化,如何精细的进行识别,关系到车辆的行驶安全。
一些化工园区、石油炼厂等需要在极其安全的环境中作业,因此对于园区的巡检工作十分关键。在长时间的工作中,园区的生产设备会出现被腐蚀、老化、磨损,给生产带来了风险,一旦检查疏忽,后果不堪设想。无人机搭载红外光电吊舱能够远距离检查设备,避免直接接触,实现对关键点的变倍放大观察,发现已存在或者潜在的泄漏、损坏,有效减少安全事故。另外无人机体积小巧、重量轻盈,能够在复杂环境中灵活穿梭。通过远程操控,无人机可以避免人工巡检过程中可能遇到的风险,确保人员安全。成都慧视开发的VIZ-100T三轴三光微型吊舱,具备10倍变焦能力的可见光相机,在白天进行巡检时,能够远距离对设备进行观察分析,同时集成了640*512的高分辨率红外相机,能够实现清晰的红外成像,在夜间进行安全巡检,搭载于小型无人机上,能够对出现问题的目标点位进行定位,实时视频数据回传,为园区巡检提供安全保障。无人机吊舱用AI识别模块定制。

实现这些功能的技术中,图像处理基于AI图像处理板这一传感器。板卡具备快速图像处理识别的硬件能力,植入相应的AI算法,无人机就相当于装上了“智慧眼”,而且这个“智慧眼”居于高空,能够在一个定点,俯瞰大范围,实时监控货物的存放状态。远程控制技术基于网络通信,通过和图像处理板的结合,能够实现低延时低带宽的图像传输处理。在实际落地应用中,可以采用成都慧视开发的高性能图像处理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026图像处理板,就是无人机的完美搭子。这款图像处理板具备2.0TOPS的算力,能够根据无人机型号进行接口定制,整体尺寸在40mm×40mm×10mm左右(核心板+接口板),小巧的外形即便是小型无人机也能够装上。此外,板卡整体功耗在4W左右,不会过多增加无人机的负担。慧视光电能够深度定制RK3588系列的目标识别模块。江西自主研发图像识别模块目标检测
红外AI识别模块定制选择成都慧视。江西自主研发图像识别模块目标检测
而AI标注则好很多,通过AI算法开发的基本流程,就能够对AI进行深度训练,让其能够像人眼一样对图像上的目标进行判断分类,然后不同目标自动框选标注。这个工作主要是前期的模型训练需要大量时间,而后期的图像标注就很节省时间,通常情况下,一张图片,只需要7-8ms就能够精细标注完成,无论图片上的目标数量和复杂程度,这是人工远不能及的。目前,慧视SpeedDP经过多个版本的迭代,能够支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割标注,标注的精度进一步提升。目前我司能够提供完整的针对于人、车、船的标注模型,如果有其他目标标注的需求,则可以自行进行针对性训练。毫无疑问,AI标注的出现能够为企业大量的数据标注工作节省时间,从而节省成本。随着AI的进一步发展,未来传统标注的模式势必会被完全取代。江西自主研发图像识别模块目标检测
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