图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

AI大浪潮下,许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力,数据标注企业也不例外,传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年,如今新的“引擎”就在眼前,他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求,慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工,SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现,将是数据标注企业降本增效的得力帮手,目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。贵州算法防抖图像识别模块厂家

图像识别模块

无人机吊舱除了在安防巡检、应急救援等领域有应用前景外,随着2024上半年低空经济的大力发展,吊舱迎来了又一大应用市场。利用无人机载物运输,具有便利高效的特点,它能够弥补传统运输的不足,提高交通运输的效率和灵活性,能够有效连接城区与郊区、城与城之前的资源互送,做到资源的协调调配。低空经济以无人机为载体,载动物品进行低空运输,这个过程中就可以用到无人机吊舱,慧视无人机吊舱内置摄像头+AI图像处理板,能够清晰获得无人机前方画面,在运输时能够实现避障等操作。慧视光电开发的VIZ-GT07D三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。超小的体积和重量,携行方便,无论是白天还是夜间,都能够获取清晰的视频画面,为无人机运输提供便利。贵州算法防抖图像识别模块厂家RK3588图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板,该板卡采用国产高性能CPU。

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随着无人机在城市管理领域的大规模应用,采用无人机追踪地面车辆,然后配合地面拦截,成为一道风景线。让无人机搭载光电吊舱起飞,就能够通过无人机实现视频实时传输,远距离追踪车辆,实时上传记录位置,帮助地面执勤提升拦截效率。慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱,集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够对地面车辆进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,并及时上报目标的图像和坐标信息。除此之外,无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理器能够输出6.0TOPS算力,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。

机器人是AI落地应用的一个很重要载体,AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中,传统的模式需要人工一步一步走出来,面对假设在各种环境中的输电线,这种模式弊端重重,费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线,在使用久了之后,难免会出现电力设备损坏缺失等问题,AI赋能下的机器人的出现,为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头,能够实现昼夜巡检,然后再内置高性能的AI图像处理板,就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术,实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能,实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。板卡算法也可以找成都慧视定制。

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图像识别技术,是机器视觉的一种现实应用。它模拟人眼的观察能力,利用复杂的算法,从图像中提取关键信息。在医疗领域,它能辅助医生进行精确诊断;在安防领域,它能实现高效的人脸识别和异常行为检测;在自动驾驶领域,它能为车辆提供精确的道路信息。图像识别的应用很广,功能强大,是现代科技的重要成就。慧视光电开发的图像处理板在目标识别算法的赋能下就能够实现精确的目标识别检测,能够为使用者提供目标跟踪、定点检测等领域的便捷服务。定制板卡找哪个企业?辽宁RV1126开发板图像识别模块

成都慧视的工业级板卡有哪些?贵州算法防抖图像识别模块厂家

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。贵州算法防抖图像识别模块厂家

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