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...
视频回传在无人机领域非常重要,视频画面的回传延迟,直接决定着对无人机控制的精度,越是能在**短时间内获取更多信息,越能发挥无人机的优势。在实际操作中,会经常遇到视频卡顿、花屏,延迟大等现象,影响因素大都是相机延迟,控制端延迟等综合因素。无人机视频回传的一般流程是无人机在天空端实时拍摄视频,然后视频传输到手柄,地面端就能够实时查看视频。这一段也就是我们说的图传,比如大疆的O3、O4图传,这一段数据传输经过了多个环节,会增加传输的延迟,一般这种无线图传传输1080P的视频,延迟从几十毫秒到几百毫秒不等。因此,为了稳定视频传输,减少延迟,要么在硬件上下功夫,要么就打造专属的视频传输协议,通过减少视频编解码时间,减少整个传输链路的延迟。慧视光电通过自研软解码技术打造的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块,降低了编解码的时间,其编解码时间只需要5个毫秒,其中编码3个毫秒,解码2个毫秒。慧视光电推出了AI算法开发平台SpeedDP。山西智慧园区AI智能安全帽识别
户外探险已是当下一个时兴的运动,但是这种运动带来了一个问题,那就是救援。当探险者迷失在山林间,会给救援造成许多困难,复杂的地形阻挡了被困者也阻挡着救援团队,而探险者可能处于失去联络的状态,救援团队则不知道被困位置。在崇山峻岭间,救援就是在和死神赛跑,对于救援团队救援技术都有着高要求。传统的人工搜索效率低下,显然不能满足救援需求,无人机的应用则和人工救援形成了一定的互补。无人机机动灵活的特点,可以搜寻人工难以抵达的区域,同时无人机升空的视野更广阔看得更远,即便是在夜间,搭载红外传感器的无人机也能够进行高效工作。而这之中,图像算法则能够赋能AI搜救,通过定制算法,能够快速排查、定位目标人员位置,在大范围远距离的观察者有时候比人眼好使。陕西定制AI智能技术算法性能的训练可以自己搞!

“村超”、“村BA”的爆火的同时,也带动了贵州旅游经济的开花,来自全国各地的人、车大量涌入,带来了经济效益的同时也带来了拥堵的烦恼。针对于人、车拥堵带来的一系列问题,贵州交警采用了数字交管服务,通过数据赋能,实现实时车辆预警,掌握车辆从哪里来、去到哪里,并且可以了解哪些高速路段发生了交通事故、有极端天气等,确保车辆畅通,让游客拥有好的旅途体验。这之中,数据采集处理很关键,需要性能极强的图像处理设备。
延迟直接决定着无人巡逻车能否具备代替传统人工巡逻的能力,延迟高看的晚,机动反应的能力就滞后,就失去了安防时效性。针对于这样的难点,成都慧视在RK3588图像处理平台的基础上内置远程可视化低延迟实时控制系统,定制开发了LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块,模块能够实现在500K带宽条件下以50ms左右的低延迟实时控制多个无人巡逻车。这样低带宽、低延迟条件下的无人巡逻车,控制中心只需要少量的带宽就能实时接收多个无人车回传的数据,而不会出现带宽拥堵等问题,并且能够更稳定的进行远距离作业,到达许多人工无法到达或者有安全风险的区域。此外,RK3588图像处理板还能够赋予无人巡逻车锁定跟踪的能力。当指定区域闯入入侵者,无人巡逻车能够立即识别,并锁定跟踪其动向,实时向控制中心发送位置,成为人工巡逻体系的有力补充,助力打造24小时无间歇安防。飞鸟识别需要什么样的算法?

为了更好的保护野生动物,需要大量的生态监测与救护,因此收集大量的动物生活习性的数据必不可少。以往都是通过摄影机定点记录,或者摄影师远程拍摄,甚至是巡护队员冒着生命健康的风险在大温差的环境下进行昼夜巡护,但这些方式收集的信息不够全、不精细。像可可西里的国家一级保护动物藏羚羊,有着迁徙的习性,记录这一过程就很有益于开展对藏羚羊的保护工作。人类的闯入势必会惊扰动物藏羚羊,在这样的需求驱使下,“机器藏羚羊”问世,它依托于传统的四足机器狗,披上羊皮,就能成功打入羊群内部,而不会像其他生物闯入那样影响羊群。通过和藏羚羊一起生活一起迁徙,记录它们更精细更可靠的生活习性的影像数据,助力生态保护。但是,这就对“机器藏羚羊”提出了更高的要求。SpeedDP可以提升算法开发效率。河南智慧养老AI智能安全帽识别
哪里能够定制跟踪飞鸟的AI算法?山西智慧园区AI智能安全帽识别
小型飞行器在低空领域有着重要作用,在许多应用场景中有目标识别、目标跟踪的需求,但由于飞行器体积、功耗等因素限制,对于AI模块的要求也十分严格。面对这样的需求,AS-DR01小型飞行器用AI模块应运而生。AS-DR01AI模块,集成了前沿AI技术,依托先进的AI算法,实现了对静态、动态目标的自动侦测、锁定跟踪。在飞行过程中,AI系统实时评估并调整无人机的飞行姿态,确保目标跟踪的精确性与后续任务的有效执行。高性能的图像处理器和深度学习算法,能够迅速从视频流中识别到目标,并锁定静态、动态目标,实现稳定且精细的跟踪。AI系统锁定目标后,根据实时数据动态调整策略,有效应对目标移动及环境变动等不确定因素。山西智慧园区AI智能安全帽识别
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