目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

无人机主导下的低空经济在物流运输、应急救援、智能巡检、农林植保等领域有着突出应用,而在辅助无人机进行运转的设备中,吊舱很重要。无人机吊舱中集各类传感器于一体,能够在无人机执行任务时,实时识别画面中的物体,帮助操控者进行信息收集,做出判断。而为了让无人机进一步智能化,慧视光电通过在吊舱中植入高性能的图像处理板,来实现AI和无人机的有机结合。这就是慧视VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定吊舱,它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,可实现夜间微弱光线下的目标观测。目标识别算法哪家做得好?江西快速目标识别远程协助

目标识别

“空中哨兵”是城市安防建设解决方案中比较高效智能的一环,无人机搭载吊舱后能够帮助公安机关进行巡逻、安保、维稳、侦查等工作,凭借其机动灵活的特点,能够打破传统地面安全防范工作模式,满足警务工作中点、线、面等方面的需求作用十分突出。在广大的农村地区,经常会接到报警说某某人或者某某物丢失,需要帮忙寻找,如果采用传统的人力地毯式搜索,无疑是费时费力的。利用搭载吊舱的无人机,能够实现高空远程巡查。无人机高空巡查具备视野广阔、机动性强,覆盖范围大的特点,能够有效减少搜索某个区域的时间。另外吊舱内的AI图像处理板也可以针对快速移动的物体进行锁定跟踪,例如当圈养的牛羊遗失,无人机吊舱发现目标后,能够凭借先进的算法实现目标锁定跟踪,防止动物逃离。宁夏数据目标识别工具Viztra-LE026图像处理板能够进行目标识别。

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在安防巡检、无人机吊舱等领域,由于所处环境的复杂性,对于AI目标识别检测的性能要求十分严格,一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求,此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块,作为瑞芯微全新一代旗舰级别的处理器,它具备8nm LP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。集成ARM Mali-G610 MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。

RV1126K芯片特点:

1.处理器架构:RV1126K采用了瑞芯微自主研发的多核处理器架构,结合了高性能的CPU和专为图像处理优化的GPU,能够有效地处理图像和视频数据。

2.图像处理能力:RV1126K具有强大的图像处理能力,支持高清视频处理、图像识别、图像分割、图像增强等多种图像处理算法。

3.人工智能加速:RV1126K集成了人工智能加速器,支持深度学习推理,包括目标检测、人脸识别、姿态估计等人工智能应用。

4.视频编解码:RV1126K支持多种视频编解码标准,包括H.264、H.265等,能够实现高效的视频数据传输和处理。

5.接口和扩展性:RV1126K芯片提供丰富的接口,如MIPICSI接口、HDMI接口、USB接口等,方便连接各种外部设备和传感器,扩展系统功能。

6.低功耗设计:RV1126K采用先进的制程工艺和低功耗设计,能够在保持高性能的同时实现较低的功耗,适合嵌入式系统和移动设备应用。

7.应用领域:RV1126K广泛应用于智能监控系统、工业视觉设备、智能交通系统、智能家居设备等领域,为这些应用提供强大的图像处理和人工智能能力。 用什么设备能够轻松识别目标?

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不久前,国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型,Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。成都慧视开发的用于目标识别的图像处理板怎么样?海南国产化目标识别办公软件

成都慧视开发了VIZ-YWT202微型双光吊舱。江西快速目标识别远程协助

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,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%。江西快速目标识别远程协助

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