山西图像识别模块解决方案

在城市甚至郊外的许多区域，明令禁止无人机航飞，虽然会有人工进行区域巡查，但人工巡查始终无法做到滴水不漏。不法分子往往利用监管松散、薄弱的时候进行黑飞，这就给许多重要区域造成了安全风险。为了有效弥补人工监管的不足，智能化的空域AI识别被提出应用。其中，比较简单的方式是利用图像识别设备，通过目标识别算法的赋能，就能够实现对摄像头目标空域进行24小时不间断的AI识别，一旦发现无人机黑飞，系统能够立即锁定跟踪并向平台发出警报。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，能够兼容适配国内常规摄像头，在自研目标识别算法的共同作用下，即便是小目标像素的飞行器入侵也能够识别跟踪。目前，该板卡能够识别10*10像素的目标，能够锁定跟踪2*2像素的小目标，且整个目标捕获的时间延迟不大于100ms，快速识别跟踪目标不成问题。无人机目标跟踪算法哪里有？山西图像识别模块解决方案

如果是一般环境，则可以选择Viztra-ME025这样的中端图像处理板，板卡采用RK3399Pro这样的芯片，双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构设计；CPU主频1.8GHz，输出3.0TOPS的算力。而需要轻型、小型化设计的场景，如小型无人机吊舱，为了尽量节省空间占用，节约无人机本身能耗，则可以选择小型化、低功耗的图像处理板Viztra-LE026，板卡采用RV1126开发而成，Φ38*12mm的外形设计用在空间紧凑的传统摄像头中，十分合适。有了图像处理板，还需要定制相应的AI算法，在算法的赋能下，智能化的摄像头就打造完成，它能够实现对视野范围内的智能AI识别检测。辽宁车载辅助图像识别模块解决方案成都慧视开发的Viztra-HE032图像处理板拥有6.0TOPS的算力。

图像标注就是给图像打上标签标记，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘专门的图像标注师，随着AI的不断发展，这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布来实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。目前，有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注，有的是纯手动拉框，有的则可以帮助我们进行自动标注。

目标识别算法是一种深度学习算法，其聪明程度需要我们不断训练，这就得益于大量的图像标注，通过对车辆行驶环境的数据集的大量标注，能够让AI更加聪明，标注得越多，识别的精度就可能越高。但是大量的图像标注跟工作显然会耗费大量的时间精力。而慧视SpeedDP的出现很好地解决了这个问题。SpeedDP是一个深度学习AI算法训练开发平台，他能够通过现有的算法模型或者自训练一个算法模型，实现对新数据集的快速AI自动标注，以此反复，帮助使用者提升算法性能。能够有效节约大量的时间。成都慧视利用RK3588芯片打造了一个高性能的Viztra-HE030图像处理板。

在许多领域，无人机的作业环境相对复杂，需要识别处理图像背景目标众多，这种环境下，要想实现更高精度的检测识别效果，图像处理板的性能至关重要。在慧视光电开发的多款图像处理板中，Viztra-HE030图像处理板以6.0TOPS得以胜任。这款板卡采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588，8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为无人机AI识别的应用场景带来更强大的性能表现。成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板拥有3.0TOPS的算力。成都视频图像识别模块板卡供应商

低功耗图像处理板Viztra-LE026。山西图像识别模块解决方案

成都慧视光电技术有限公司开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030图像处理板能够在算法的支持下，对高速公路上的车辆进行检测识别，对个别车辆进行指定安全跟踪和检测，这将有助于有关部门进行测速和安全驾驶的管理侦查。通过实时数据的采集分析，还能够找出高速拥堵源头，为交通疏导提供精细信息，为提升整条道路的通行效率提供帮助。在夜间，图像处理板也可以和红外相机有机结合，实现AI检测识别的功能。24小时工作能力也为全天时的交通管理提供技术支撑。山西图像识别模块解决方案