AI智能基本参数
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AI智能企业商机

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。如何处理大量的待标注数据?安徽专业AI智能目标跟踪

AI智能

科技作为新生战斗力,能够赋予安防新生命。在安防巡逻领域,将AI和巡逻车深度结合,就能打造科技感满满的智慧巡逻车。这些巡逻车内置AI模块,模块具备图像处理能力,能够对周边环境中的人、车、障碍物进行识别分析,达到自动驾驶或者远程低延迟控制,在街道园区等环境中自助巡逻。在智慧巡逻车的发展中,带宽和低延迟控制是避不开的话题,一方面是成本,一方面是成像质量。当带宽降低时,摄像头的成像质量将会下降,就会出现看不清,看不全等问题,而带宽的增加不仅带来成本增加,还会带来当巡逻车离控制中心距离增加时控制稳定性的波动。云南智慧养老AI智能明火识别SpeedDP可以节约图像标注时间。

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解决了通信的问题,还面临着复杂场景下算力不足的难点。部署在端侧的图像处理板,算力一般有限,只能进行简单的检测跟踪,如果需要高帧频的检测跟踪,就需要高算力的图像处理板。应对这样的需求环境,成都慧视开发的低延迟低带宽的RK3588高帧频图像处理板可以解燃眉之急。这块板卡集GS远程可视化低延迟控制系统和高帧频于一体,能够实现稳定的100Hz、200Hz目标跟踪,并且对于带宽的需求能够控制在500KBps左右,既实现了对复杂场景的处理能力,也让机器人能够实现更远距离作业,同时降低成本。

网口输出作为网络设备的通用接口,安装和连接的步骤相对简单。其接口与大多数网络设备兼容,如路由器、交换机等,普及率较高。因此是目前市面上比较常见的一种视频信号输出方式。而CVBS模拟接口的相机由于其延迟低、成本低的优势,也成为许多项目的优先。为了满足这一市场需求,我司打造了不同平台的模拟接口视频输入+网络视频输出的图像处理板、视频转换板。RV1126平台Viztra-LE049图像处理板具有三路PAL视频输入,Viztra-LE034C图像处理板支持1路CVBS视频输入,常用为红外视频输入,PAL制,分辨率为720*576,帧率为25Hz;Viztra-HS063图像处理板采用RK3588s开发而成,算力6T,支持两路CVBS视频输入,CVBS为PAL制,分辨率为720*576,帧率为25Hz;网络视频流为压缩编码视频,默认H.264编码,RTSP推流,1080P@30Hz。慧视光电推出了AI算法开发平台SpeedDP。

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另一方面,面对常规难题,我们解决问题的速度快,项目的开发周期不会受到过多影响。并且现在许多公司都会自己开发算法,这其中对于数据的训练必不可少,成都慧视还可以配套专属的AI算法训练工具SpeedDP,通过这个工具能够定制训练项目所用的算法,极大提升了开发的进度,满足了向客户短时间提供高性能特定场景图像处理板(跟踪设备)的实际需求。此外,由于许多特殊行业的需求中要求必须进行国产化替代,因此,慧视光电也做了许多工作,通过精心的筛选,帮助进行全国产化替代。算法性能的训练可以自己搞!云南智慧养老AI智能明火识别

哪里能够定制跟踪船的AI算法?安徽专业AI智能目标跟踪

在自动化领域,想要实现完整的无人化,就需要人工智能的强势介入,通过摄像头的AI智能化,就犹如工程师的眼睛一样,能够洞察一切。这双眼睛的精度就由AI图像处理板和算法共同决定,其中选对图像处理板这个硬件是基础。作为AI检测的主要部件,图像处理板能够深度分析摄像头获取的信息,通过深度学习算法的优化,从而进行图像识别功能。比如在无人机领域,高空AI检测能够快速识别地面的人、车等目标,为决策者提供信息;而在工业领域,AI检测能够快速识别分析出异物、缺陷等,提升良品率。安徽专业AI智能目标跟踪

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无人机技术的蓬勃发展加上大力发展低空经济的政策,传统的铁路巡检正在迎来快速蜕变。以前需要巡检工人带着仪器、安全绳一步一个脚印走出来,整过过程还会有安全风险,而如今利用无人机+人工智能+图像处理器,就能够实现从传统的“人力巡检”转变为“智慧巡检”。特别是在我国广大的中西部地区,山川河流,纵横交错,复杂...

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