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工业4.0是智能制造的大时代,利用AI、机器视觉等技术实现制造业的降本增效则是当下当下流行的办法,他们的比较大优势就是替代人工,并且具备更好的精度和更快的速度。目前,许多企业采用机器人进行工业生产,这是工业4.0目前落地应用比较直观的载体,这些机器人之所以能够进行这些复杂的工作,得益于其内部搭载的先进传感器,AI图像处理板就是其中之一,通过高精尖的算法,它能够帮助机器人处理看到的各种物体,然后做出**快的精细判断。无人机配送,就可以用慧视图像处理板对摄像头进行赋能。山东安全目标识别经验丰富
春夏交替时节,是森林火灾高发的时候,特别是在我国广袤的中西部森林地区,各种火灾层出不穷。森林火灾的应急救援需要面临更多的环境问题,据消防员介绍,想要快速精细有效地扑灭森林火灾需要克服无法接近、扑救难度大、指挥协调统一性、消防员人身安全等四大难题。由于森林火灾爆发区域多处于深山老林等偏远地区,每当发现火情时,火势已经扩大化,从远处赶来的消防员一不清楚火灾具体状况,二不了解受灾地环境状况,盲目的强行扑火无疑会带来更大的安全隐患。为了应对这诸多难点,首先要做的就是了解整个火势的范围以及森林的布局情况,进而传递信息到指挥中心,做好整体救援部署,做到各方协调统一,这样才能事半功倍。在森林防火的信息侦查领域,无人机吊舱是行业优先。浙江移动目标识别办公平台无人化需要目标识别技术。
基于RV1126K开发的图像处理板则具备以下特点:
1.高性能图像处理能力:RV1126K芯片搭载了强大的图像处理引擎,支持高清视频处理、图像识别和分析等功能。
2.人工智能加速:RV1126K芯片可能集成了人工智能加速器,支持深度学习推理,如目标检测、人脸识别等。
3.丰富的接口:RV1126K图像处理板卡可能提供丰富的接口,如HDMI、USB、以太网接口等,便于连接外部设备和传输数据。
4.开发支持:针对RV1126K芯片的图像处理板卡通常会提供完善的开发支持,包括软件开发工具、示例代码和文档等,方便开发人员快速搭建应用。
5.应用领域:RV1126K图像处理板卡适用于智能监控、工业视觉、智能交通、智能家居等领域,为嵌入式系统和人工智能应用提供强大的图像处理能力。
奔跑是人形机器人的一大进步,而代替人工作则是他落地应用的目的。机器人想要代替人工,视觉方面的传感器至关重要,目前可以用图像处理的方法给人形机器人装上“视觉神经”。这就是高性能的AI图像处理板。这种板卡在国内有许多企业在做,成都慧视光电就是其中之一。慧视光电多年来一直致力于图像处理板的开发,从**开始的DSP到华为海思,再到如今的瑞芯微,成都慧视拥有丰富的图像处理板应用开发经验,能够针对不同行业的不同应用需求快速实现软硬件的模块化定制,如PCI、cameralink接口定制等。在进行远程打击时,无人机吊舱内的摄像头能够对目标进行识别,操控者能够找到想要打击的目标。
应急救援领域,有一个设备的作用十分突出,那就是无人机,无人机机动灵活的特点,能够帮助救援团队进行高空快速搜索,能够去到救援人员无法到达的地方,为获取整体信息,提升救援效率提供帮助。而无人机吊舱则是无人机的眼睛,作用巨大。在选择无人机吊舱时,也有讲究,传统的无人机吊舱内部就只有摄像头,能够实现远程查看的一些功能,并不能满足多元化的救援场景。像成都慧视推出的VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱就不一样,该款吊舱集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,测程1.2km半导体激光测距机,以及三轴高稳定精度平台框架,白天和夜间工作无缝切换,高清、多光、变倍的优点能够让无人机远程高空查看时看的更清楚,而激光测距机的加入,则让获取救援地区的三维信息更加容易。慧视Viztra-LE026图像跟踪板能够满足功耗低、高性能的需求。天津省时省力目标识别24小时服务
摄像头是怎么分辨人和动物的?山东安全目标识别经验丰富
无人机被广泛应用于巡检领域,其灵活、机动的特点使得巡检的效率、覆盖范围均比人工巡检要好。在林业领域,进行常规化的森林巡检工作至关重要,森林督查图斑是指通过相关技术获取的森林覆盖变化信息,用于监测和管理森林资源。定期进行森林图斑核查有助于加快育才生态区森林建设。在以往,这种巡查都是通过人力步行道需要检查的区域,执法人员需要克服山林陡峭、路滑的困难,而如今只需要远程操控无人机高空巡查,效率提升一大半。无人机森林图斑巡查之所以能够替代人工,得益于无人机能够搭载智能化的吊舱,例如成都慧视推出的VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定微型吊舱,其搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,即便是夜间微弱光线下也能够实现目标观测。山东安全目标识别经验丰富
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
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