重庆RK3399Pro开发板图像识别模块

传统的吊舱只能如上述那样工作，而要打造更加智能化的边海防无人机巡逻，则可以在光电吊舱中植入高性能的图像处理板，通过目标识别、检测算法的赋能，就能够让无人机实现目标识别检测、目标锁定跟踪等功能。为了进行有效结合，成都慧视开发了多块高性能的具备图像处理能力的光电吊舱。例如慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱，集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半导体激光测距机于一体，在边海防巡逻时能够昼夜成像工作。三轴高稳定精度平台框架能够有效保障画面的清晰稳定，并对目标点位的定位。吊舱内置我司自主开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030，该板卡采用瑞芯微旗舰级芯片RK3588，能够在算法的作用下实现高空目标识别检测、锁定跟踪人、车、船等目标，再通过和地面巡逻人员协调统一，就能够打造边海防的智能化体系。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板拥有6.0TOPS的算力。重庆RK3399Pro开发板图像识别模块

“启明935A”系列芯片已经成功点亮，并完成各项功能性测试，达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片，但并非单一芯片，而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再结合灵活的封装方式，快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连，双芯双向带宽128GB/s，四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入，可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。陕西RK3399主板图像识别模块高性能主板高性能的图像识别处理板RK3399Pro。

边海防是维护边防安全的重要方式之一，为了应对迅速变化的环境以及国际形势，就需要对边海防模式进行升级，坚持系统观念，强化全局统筹，利用科技赋能，提高卫国戍边整体能力。随着无人机在的广泛应用，无人机作为边海防新型手段的作用也越来越凸显。同时，光电吊舱和无人机的有机结合，也在不断构建边海空防立体智能管控体系。大多数光电吊舱都集高清摄像、图像传输、稳定系统等技术于一体，获取大面积成像，将实时画面传输到指挥中心。另外，吊舱的稳定系统能够有效减少无人机飞行中抖动对画面的影响，确保画面清晰稳定。无人机搭载光电吊舱，能够实现远距离飞行作业，对人防巡逻无法到达的区域进行针对性抵近观察，防止非法、他国人员有机可乘。

而AI标注则好很多，通过AI算法开发的基本流程，就能够对AI进行深度训练，让其能够像人眼一样对图像上的目标进行判断分类，然后不同目标自动框选标注。这个工作主要是前期的模型训练需要大量时间，而后期的图像标注就很节省时间，通常情况下，一张图片，只需要7-8ms就能够精细标注完成，无论图片上的目标数量和复杂程度，这是人工远不能及的。目前，慧视SpeedDP经过多个版本的迭代，能够支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割标注，标注的精度进一步提升。目前我司能够提供完整的针对于人、车、船的标注模型，如果有其他目标标注的需求，则可以自行进行针对性训练。毫无疑问，AI标注的出现能够为企业大量的数据标注工作节省时间，从而节省成本。随着AI的进一步发展，未来传统标注的模式势必会被完全取代。计算机专业进行实训教学可以选择成都慧视开发的图像处理板。

无人机用于目标识别跟踪具有灵活便捷的优势，从高空俯瞰，视野也很广阔，但是如果飞行高度越高，就会造成视觉上地面目标变小的情况，这时候如果无人机所携带的摄像头像素不足，则容易跟丢目标。这个难点采用成都慧视光电的AI图像处理板可以有效解决。慧视AI目标跟踪基于我司开发的瑞芯微高性能AI图像处理板，搭配自研的目标识别、跟踪算法，将这一套整合植入吊舱中，就能够对特定目标进行锁定跟踪，即便是无人机飞行高度的变化，肉眼很难辨别目标时，也不会丢失跟踪目标。成都慧视可以定制USB接口的RK3588图像处理板。陕西RK3399主板图像识别模块高性能主板

小型化图像处理板Viztra-LE026。重庆RK3399Pro开发板图像识别模块

多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体，如动物、人、车、建筑物等，与矩形标注框等方法相比，多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态，通过大量的多边形标注工作，能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中，标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘图工具，将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度，相较于矩形框标注更加费时费力，如果遇到大量待标注目标，则极大地影响工作效率。重庆RK3399Pro开发板图像识别模块