智能图像识别模块深度学习

美国再度要求台积电停止出口7纳米芯片给大陆，目前看来国产AI图像处理的性能还得由RK3588稳坐，不久前传出了瑞芯微RK3688至少在一两年内无法推出，因此对于许多有高性能AI图像处理板需求的客户无需再等了。当下，选择RK3588至少还可以保持性能***两三年，而在国内进行RK3588开发的厂家中，成都慧视凭借多年的丰富经验，已经形成一整套快速的开发流程，针对于RK3588这样的高性能图像处理板，能够快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口，满足不同行业的需求。并且，随着不少领域等目标跟踪稳定性的进一步提升，针对于高帧频目标跟踪这块，成都慧视也完成了成熟的方案，通过RK358+FPGA，实现高帧频相机的输入输出，为目标跟踪提供更多的细节信息。62752 如何精确的识别弱小目标？智能图像识别模块深度学习

传统的标注模式需要你对着目标不断拉框，反复机械的动作做多了就变得“麻木”，影响效率还使人烦恼。而SpeedDP的出现，可以有效的提升标注效率。它能够帮助使用者快速进行人、车、船等数据集的一键标注。SpeedDP依靠YOLO系列算法来检测模型，实现“一键标注”和“目标检测”，并且还提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。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。作为一个深度学习AI开发平台，SpeedDP采用常用的AI算法开发基本流程，该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。针对不同的数据集和算法参数设置，慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。 重庆RV1126处理板图像识别模块算法定制可见光AI识别模块定制。

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列，成为了各领域研究开发的优先，它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能，具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中，算法的能力就十分重要，如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精细识别的能力。这个过程，可以通过大量的数据标注，来训练AI。但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注，将会耗费大量时间精力，让成本不可控。

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。小型化低功耗的AI目标识别模块。

无人机及其相关技术的不断发展，已经打破了传统的仓储管理方式，为仓储带来了智能化的革新。传统的仓储管理，需要人工进行地毯式巡检，这种方式效率低，费时费力。另外，对于仓储安全的监管不能做到时效性，反应速度也具有滞后性。而全新的无人机巡检模式，基于先进的图像传感器、远程控制技术、AI等，使得无人机能够实现高效安全的自主巡逻，无需过多的人工介入。一旦无人机检测识别到危险，就能够立即发出警报，甚至可能提前预警，滞后性将得到改善。Viztra-HE030是采用RK3588开发而成的AI识别模块。重庆RV1126处理板图像识别模块算法定制

低空经济需要的小型化AI图像处理板定制。智能图像识别模块深度学习

无人机在军备领域有着突出作用，它不仅能帮助进行信息侦查，还能进行智能炮弹高空精细打击。其中，在智能精细打击领域，少不了人工智能的参与。通过人工智能的控制分析，能够实现对打击目标的AI识别。选择这样的方式，能够减少末端打击时对方电子干扰的影响，尽可能保证无人机的重复使用，图像处理设备显然比无人机本身更加经济。除了硬件方面，要实现这样的精细打击，算法的能力至关重要。在实际应用落地之前就需要大量的模拟试验来验证算法的识别能力，这个过程周期不可估量。传统方式下，需要大量的外场测试验证，整个流程繁琐费时费力。而这个工具的出现，则很好的优化了这个过程。智能图像识别模块深度学习