河北边海防图像识别模块专业团队

随着技术的发展，无人机逐渐应用于各行各业。由于去除了驾驶舱，因此在设计上具有很大的灵活性，结构简单，体积小、重量轻，所以在民用和非民用两个领域都有着重要应用。在非民用领域，无人机灵活方便、无需考虑人员伤亡因素，就显得使用性价比极高，主要有战场的信息获取、远程打击、远程运输等功能。无人机吊舱可以全天候和全气候工作在观测、预警和跟踪状态，并实现目标距离精确测量。系统搭载长焦距红外热像仪，可实现对远距离目标的准确探测。图像识别模块图像分析是人工智能的重要组成部分。河北边海防图像识别模块专业团队

RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域，不会过多增加无人机载重负担。软件方面，在此基础上定制板卡的处理能力，其中：可见光通道图像处理能力：1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力：640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素，识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能，高清视频存储能力不低于1h，以满足特殊需求。在硬件方面，针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口，针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口，视频输出接口则采用H.264编码。河南智慧交通图像识别模块目标检测AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

据有关数据显示，截至2023年3月底，全国机动车保有量达4.2亿辆，其中汽车达到3.2亿辆，但是在2022年我国城市停车位缺口就多达8000万，随着2023年汽车总销量的增加，车位紧缺度进一步增加。我们生活出行的各个场景中都可能看到“停车难、难停车”的景象，医院、学校、商圈、景区等更是重灾区，由此引发的交通拥堵等问题也让城市管理者面临严峻考验。其实在很多时候，不仅是车位数量少的原因，更多是车位资源信息不透明，分布安排不合理造成诸多交通麻烦。而AI算法能够对缓解交通压力提供大帮助。

校园，是我们祖国花朵成长的摇篮，但是近段时间校园安全事故频发，再度让校园安全成为社会关注的焦点。学校作为公共设施区域，许多建成年久的设施存在诸多风险，但是人员排查常常不仔细、不负责；再者许多校园并未实行人车分流，就容易造成车祸事故；学生打架事件情节严重，会触犯法律，《中华人民共和国刑法》规定，已满十四周岁，也需承担刑事责任；《中华人民共和国教育法》也规定：结伙斗殴、寻衅滋事，扰乱学校及其他教育机构教育教学秩序或者破坏校舍场地及其他财产的，由公安机关给予治安管理处罚，构成犯罪的，依法追究刑事责任；此外，学生打架危害性还涉及到经济赔偿、家长遭受煎熬、人际交往受阻、影响心理健康等。并且，大数据显示，在校园就有不好倾向的学生，未来很大概率都走上了犯罪的道路。RV1126图像处理板能够用于工地安全监控。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专门的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。成都慧视自研的AI算法就是机器视觉的一种。全国产化智能处理板在海上搜救的重要应用。四川RK3399Pro处理板图像识别模块

图像识别模块监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。河北边海防图像识别模块专业团队

定制下的RK3399图像处理板就能实现基本的接收可见光和红外视频、对目标进行跟踪、输出目标测偏量的功能（特别是典型目标（人、车）检测和识别）。并且能够同时识别处理多达8批目标，识别概率超过85%。此外，根据客户需求，还可以定制以下功能：波门自动搜索和波门引导跟踪功能；具有质心和模板匹配2种跟踪方式；具有跟踪波门手动/自动调节功能；质心跟踪方式下具有黑/白目标手动设置功能；具有十字分划显示/隐藏功能；具有十字分划位置调节功能；以十字中心1~4倍电子放大功能，步长0.1；具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力；具有“画中画”功能，“画中画”显示比例（显示框尺寸）可设置；具有视频输出功能；具有视频记录功能；具有OSD功能；具有自检功能；支持通过网口输出图像（RTSP推流）和接收发送控制指令（TCP协议）；支持透传基本相机控制指令：变焦、变倍、通道切换等。河北边海防图像识别模块专业团队