山西智慧交通圖像識別模塊研發(fā)

無人機追逐識別可以用在許多領域，如軍備、安防。通過專業(yè)傳感器設備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領域的企業(yè)，在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗。在硬件領域，我們能夠定制開發(fā)不同接口的圖像處理板，如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等，只要您提出需求，我們就能通過應用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎條件。目前，成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板，RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列，滿足多場景、廣領域。成都慧視可以定制SDI接口的RK3588圖像處理板。山西智慧交通圖像識別模塊研發(fā)

這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內(nèi)部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠對視野范圍內(nèi)的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢，不會過多占用和消耗無人機的內(nèi)部空間和續(xù)航。山東車流圖像識別模塊供應商也需要AI等算法的支持。

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發(fā)平臺，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間。

成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是一款采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588的高性能板卡，具備八核處理器，至高能夠輸出6.0TOPS的算力。通過對接口的定制開發(fā)，就能夠應用到城市的各個領域。有了高性能的Viztra-HE030圖像處理板這樣的硬件支持，還需要針對于不同的應用場景定制專屬的識別算法。例如在城市安防巡邏中，執(zhí)法人員采用無人機進行高空執(zhí)法，就需要無人機能夠進行實時識別、動態(tài)跟蹤，并且根據(jù)特殊需求執(zhí)行特殊任務。這都需要高精尖的算法支持。FPV如何做到跟蹤FPV。

夏季，隨著各家各戶進入用電高峰，電力系統(tǒng)面臨著不小的考驗。如何保障基礎用電成為電力供應的首要難題，傳統(tǒng)的人工巡檢被無人機替代后，巡檢的效率有所提升，但是為了進一步保障巡檢的精細度，無人機吊艙成為了一個關鍵的設備。無人機搭載智能化吊艙，比傳統(tǒng)的攝像頭巡檢更加精確，一方面這些吊艙搭載高性能的圖像處理板后具備AI識別檢測的能力，通過目標識別算法的賦能，能夠實現(xiàn)智能化巡檢。另一方面，這些吊艙既能搭載可見光傳感器也能配備紅外傳感器，可以達到24小時巡檢工作的需求，并且這些攝像頭具備變焦放大的能力，它們會比人眼更加精細，可以發(fā)現(xiàn)人看不到的問題，可以檢查人工無法到達的區(qū)域，更加全能化。利用RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板；河北視覺算法圖像識別模塊目標檢測

如何提升目標識別的精度？山西智慧交通圖像識別模塊研發(fā)

在無人機識別這個領域，應用十分廣，因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產(chǎn)化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據(jù)不同規(guī)格的相機深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進一步節(jié)約時間提升效率，成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上，根據(jù)需求幫助選擇合適的相機，并且針對算法這塊，我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發(fā)，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動圖像標注，一方面省去大量手動標注工作，另一方面幫助提升算法性能。山西智慧交通圖像識別模塊研發(fā)