火灾突发性强,蔓延速度快,造成的危害巨大,因此越能提早发现并制止火势变大是降低危害的重要手段。而当下,高效的火情监测手段中,无人机占据着一席之地。消防无人机集自动巡检、灵活、便捷、快速响应等特点于一体,可以有效弥补人工巡检的时效性问题。通过慧视光电推出的AI算法开发平台SpeedDP,能够对大量火焰...
库存管理方法影响着零售、运输等行业的运营效率,随着AI视觉技术的应用,通过在仓库中布置摄像头,能够采集大量图像和视频数据用于分析,再利用计算机识别处理各种货物信息就能够有效弥补库存管理方法的不足。这个过程需要计算机、摄像头、AI图像处理器、AI算法等的共同作用。前两者许多企业几乎都具备,只需要在此基础上定制化AI图像处理器和算法,就能够实现上述功能。成都慧视开发的AI图像处理器Viztra-HE030图像处理板,就能够在算法的作用下实现对目标的检测识别和分析,板卡采用RK3588高性能国产芯片开发而成,算力能够达到6.0TOPS,能够满足绝大多数应用场景。而在算法方面,成都慧视也能定制化提供算法开发、算法训练的平台工具SpeedDP,这是一个入门级的AI图像标注软件,能够通过对大量数据的标注提升算法性能,也能利用图像标注,打造专属的识别算法。飞鸟识别需要什么样的算法?甘肃研发AI智能智能方案
在应急救援,消防无人机本就需要被优先保障控制带宽以及航线,黑飞无人机的出现无疑是添堵行为,但是大家都在救火,对于黑飞无人机的管控就相对宽松了,那么有没有不需要人工干预的预防措施呢?其实,通过AI也能够实现黑飞无人机的监视。在公共区域的摄像头中植入高性能的AI图像处理板,定制无人机的识别检测算法,在算法的作用下,就能够对目标空域进行24小时不间断的监控,一旦有不明目标飞入,就能够立即检测并实现跟踪,再通过一定的反制手段实现干扰迫降。这种技术在国内就可以选择成都慧视开发的RK3588图像处理板Viztra-HE030,板卡具备6.0TOPS的算力,即便是复杂环境的空域也能够稳定检测识别,我司自研的小目标跟踪算法针对于飞得高离得远的目标也能够精细跟踪。山西智慧园区AI智能减员增效SpeedDP可以提升算法开发效率。

高速无人机移动快,所面临的环境复杂,因此对于AI模组的选择有着较高的要求。高算力的AI模块能够快速应对复杂环境,而高帧频的相机能够获取更多的数据细节,便于AI模块进行更高精度的数据分析处理。为了便于大家的项目推进,我司通过大量相机的适配测试,面向市场推荐一套高速无人机用的AI模组。这套模组的AI处理板块采用RK3588s为主处理器的Viztra-HS063M,模组算力6T,相较于之前推出的Viztra-HS063货架版本,增添一个USB接口,并且能够接入高帧频的数字相机,能够基于输入的视频流进行目标检测、目标跟踪等任务。高性能的AI模块搭配高帧率的相机,从图像处理到发出飞行校正指令的时间极短,能够在10ms以内输出脱靶量,更利于无人机跟踪。
在钢铁公司的“钢铁丛林”中,需要经常来回调度大型钢卷,这些重达千吨的物体,需要行车工精细操作行车进行运输。这些行车工往往都是坐在10几米高空的操作室内,通过高清摄像头和操作杆,有序调度钢卷到卡车上。这个过程中,由于操作员距离地面较高,肉眼效果极差,单凭肉眼和经验难以保障调度安全,摄像头的清晰度就至关重要,通过变倍高清能够远距离看到钢卷孔心,然后操作C字钩“精细插针”。并且在调度的过程中,能够实现实时稳定跟踪吊钩,便于更好地操控。这就需要图像处理器件的介入,像成都慧视开发的高性能RK3588系列AI图像处理板,如Viztra-HE030、Viztra-HS063、Viztra-HE032等,能够输出6.0TOPS的算力,并能够实现国产化零器件替代。我司能够根据前端摄像机定制接口,实现和相机的快速结合,用户可以使用自身的吊钩跟踪算法或者由我司定制算法,实现稳定跟踪吊钩。通过高清摄像头和慧视AI图像处理板的结合,既能实现安全生产,又能提升钢卷调度的效率。图像标注是算法性能提升的必经之路。

定期的自然资源生态巡护是维护生态平衡、实现可持续发展的重要措施,随着保护工作的不断深入,由于巡护地面积大、不集中等特点暴露出的传统巡护模式效率低下、成本高的问题。在无人机广泛应用的当下,用无人机代替人工进行巡护的方法,更加高效和精细,有效弥补了传统模式的不足。都慧视开发的低带宽低延迟RK3588图像处理板,就能够很好地应用于无人机生态环境巡护领域,只需要500K左右的带宽就能够低延迟控制多路无人机进行远程巡护,同时RK3588图像处理板能够实时处理并分析视频数据,例如非工作时间的非法人员开采,珍惜保护动物的AI识别数据采集等,能够实现低延迟实时回传。图像标注效率太低怎么办?江西算法定制AI智能方案**
慧视光电推出了AI算法开发平台SpeedDP。甘肃研发AI智能智能方案
不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek,但也是跑起来了DeepSeekR1(Qwen21.5B)模型。1.5B什么概念,也就能处理处理轻量级的文字任务,而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题,模型的移植也是难点,很多网络层,瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明,在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的,只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块,打造一个更高算力的RK3588图像处理板,理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向,我们整个团队也在深入研究,相信很快就会有结果。甘肃研发AI智能智能方案
火灾突发性强,蔓延速度快,造成的危害巨大,因此越能提早发现并制止火势变大是降低危害的重要手段。而当下,高效的火情监测手段中,无人机占据着一席之地。消防无人机集自动巡检、灵活、便捷、快速响应等特点于一体,可以有效弥补人工巡检的时效性问题。通过慧视光电推出的AI算法开发平台SpeedDP,能够对大量火焰...
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