湖北车流图像识别模块人工智能

定期的自然资源生态巡护是维护生态平衡、实现可持续发展的重要措施，随着保护工作的不断深入，由于巡护地面积大、不集中等特点暴露出的传统巡护模式效率低下、成本高的问题。在无人机广泛应用的当下，用无人机代替人工进行巡护的方法，更加高效和精细，有效弥补了传统模式的不足。都慧视开发的低带宽低延迟RK3588图像处理板，就能够很好地应用于无人机生态环境巡护领域，只需要500K左右的带宽就能够低延迟控制多路无人机进行远程巡护，同时RK3588图像处理板能够实时处理并分析视频数据，例如非工作时间的非法人员开采，珍惜保护动物的AI识别数据采集等，能够实现低延迟实时回传。SDI接口的图像识别模块Viztra-HE030.湖北车流图像识别模块人工智能

高速无人机移动快，所面临的环境复杂，因此对于AI模组的选择有着较高的要求。高算力的AI模块能够快速应对复杂环境，而高帧频的相机能够获取更多的数据细节，便于AI模块进行更高精度的数据分析处理。为了便于大家的项目推进，我司通过大量相机的适配测试，面向市场推荐一套高速无人机用的AI模组。这套模组的AI处理板块采用RK3588s为主处理器的Viztra-HS063M，模组算力6T，相较于之前推出的Viztra-HS063货架版本，增添一个USB接口，并且能够接入高帧频的数字相机，能够基于输入的视频流进行目标检测、目标跟踪等任务。高性能的AI模块搭配高帧率的相机，从图像处理到发出飞行校正指令的时间极短，能够在10ms以内输出脱靶量，更利于无人机跟踪。四川双光成像图像识别模块器体积小功耗低的图像识别模块。

在视频接受传输领域，模拟相机低成本、无需编解码、延迟低的特点，使得其在FPV等领域有着不小的市场。但其缺点也很明显，分辨率较差，在看远处时，图像质量无法保证；并且距离越远，模拟相机的视频信号在传输过程中衰减十分明显，FPV飞得越远，视频画质损失就越多；此外，模拟相机的稳定性也不足，极易受到信号干扰。但是即便缺点多，但架不住便宜啊。所以可以通过一定的手段，弥补这些缺点。或许模拟相机+数字图传的组合是一个可靠的选择。

不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek，但也是跑起来了DeepSeekR1（Qwen21.5B）模型。1.5B什么概念，也就能处理处理轻量级的文字任务，而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题，模型的移植也是难点，很多网络层，瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明，在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的，只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块，打造一个更高算力的RK3588图像处理板，理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向，我们整个团队也在深入研究，相信很快就会有结果。识别打击目标的AI模块。

在大力发展低空经济的政策号召下，无人机应用遍地开花。在巡检、安防、应急救援等领域，无人机替代了传统的人工，使效率、精度更上一层楼，这之中图像传感器起到了关键作用。虽然市面上的图像传感器五花八门，但像警用、消防用等特殊行业，因此不得不选择国产化图像传感器。国产化的图像传感器虽然不是行业前列性能，但是能够做到性能和安全的双保证，有助于这些特殊行业保护数据安全。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就可以根据需要做到全国产化。这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰处理器RK3588，8nmLP制程，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，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。定制一批目标识别的模块要多久？甘肃RV1126开发板图像识别模块性能如何

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这项科技就是利用AI图像处理器实现对目标空域的AI监控识别。基本思路是在摄像头的基础上，定制开发AI图像处理板，以及针对于各类无人飞行目标的AI算法，三者结合就能形成一个简单的自动化空域监控网络。而做这项工作，成都慧视就很轻车熟路，作为拥有多年图像处理板定制开发经验的公司，在目标识别跟踪领域目前共开发RK3588、RV1126以及RK3399pro等多款图像处理板，能够根据不同的摄像头不同的应用环境定制像CVBS、LVDS、DVP、SDI、Cameralink等接口。湖北车流图像识别模块人工智能