四川开发AI智能目标跟踪

无人机的迅猛发展，使得无人机的反制技术也水涨船高，常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术，通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板，在算法的作用下，就具备无人机识别的功能，为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快，因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图像处理板。我们都知道，当视频帧率越高时，视频越能够体现画面细节信息，而图像识别算法正是逐帧进行识别，因此，摄像头捕捉到的画面细节越多，识别的精度就会越高。慧视光电开发的AI智能算法。四川开发AI智能目标跟踪

长时间一直进行这样的图像标注工作，那无疑是枯燥而乏味的，手酸不说，更多的是精神上的折磨，进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径，无法跳过，当项目紧急时，甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变！慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率，开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练，形成一个可用的预选模型（如果已有模型可以直接使用），然后训练一定阶段后，可以评估此模型的能力，如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集（未进行任何标注）进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作，同时也在不断反哺此模型算法，帮助提升性能。重庆深度学习AI智能图像处理SpeedDP可以节约项目开发成本。

但这也遇到很多难点，通常情况下，视频回传的延迟大概在200ms左右，随着大量的弹打出，视频传输所需带宽就面临压力，如何在通信带宽有限的情况下，保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输，是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题，慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合，推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内，例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内，多路视频和交互控制共用一对收发信道，信道支持数据透传，外部系统可以使用该信道，传输任意格式的数据；可实时调整视频码率，在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发；能够基于H265实时视频编码；可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机，实现15ms的低延迟编解码，加上数据链传输延迟时间在30ms左右，目前业界前列。通用性强，使用更加灵活，适用更多应用场景；支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输（1080P60FPS），彻底解决“带宽苦恼”；整体时延约60ms（含相机、编解码、显示，不含传输），实现实时控制、实时打击。

在无人机摄像头的基础上加装慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板，这是一块轻型化、低功耗的图像处理板，用在无人机上面既不会过多占用空间，也不会过多消耗续航，通过目标识别算法的赋能，就可以针对像东北虎这样的动物AI自动识别，一旦识别到老虎的特征物体，无人机就能够立即锁定并抵近观察，为消防和公安提供精确坐标。Viztra-LE026图像处理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能够输出2.0TOPS的算力。而在算法方面，成都慧视能够提供一站式AI算法训练平台SpeedDP，通过对大量动物的标注数据集的模型训练，能够实现对新数据集的快速AI自动标注，然后提升识别算法的性能。慧视光电推出的目标跟踪具备记忆跟踪功能。

成都慧视光电技术有限公司开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030图像处理板能够在算法的支持下，对高速公路上的车辆进行检测识别，对个别车辆进行指定安全跟踪和检测，这将有助于有关部门进行测速和安全驾驶的管理侦查。通过实时数据的采集分析，还能够找出高速拥堵源头，为交通疏导提供精细信息，为提升整条道路的通行效率提供帮助。在夜间，图像处理板也可以和红外相机有机结合，实现AI检测识别的功能。24小时工作能力也为全天时的交通管理提供技术支撑。SpeedDP可以进行算法性能提升。算法定制AI智能高效处理

如何提升算法开发的效率？四川开发AI智能目标跟踪

“启明935A”系列芯片已经成功点亮，并完成各项功能性测试，达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片，但并非单一芯片，而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再结合灵活的封装方式，快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连，双芯双向带宽128GB/s，四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入，可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。四川开发AI智能目标跟踪