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...
人工智能是计算机学科的一个分支,深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析,是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外,还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。由于机器视觉主要是对图像进行识别,因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例,机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点,目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了大量应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。重庆AI智能图像识别模块方法
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。甘肃图像识别模块人工智能RK3588小而轻,非常适合无人机吊舱。

慧视双光微型吊舱,红外光的对车作用距离为(4.6m×2.3m);人工识别距离为1.0km;自动识别距离为0.5km;可见光对车的作用距离为(4.6m×2.3m);人工识别距离为2.0km;自动识别距离可达1.0km;摄像头的工作范围能够达到水平-150°~150°,垂直距离为-110°~10°。对物体的识别数量不少于8个,识别准确率≥85%。远距离、多角度、昼夜成像的特点使得这款微型吊舱非常适用于无人机领域。而双光微型吊舱+慧视AI图像处理板的方案,则能够为需求者提供整合便利,省去自我搭配研发的时间,实现快速集成运用。
成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像处理板,植入其自主研发的AI智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。支持二次开发,方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上,自主研发的具有智能图像算法的处理板,可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪,是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。

因此,种种经历告诫我们,校园安全不仅关乎孩子们的安全,还关乎整个社会的发展。我们需要给孩子们一个安全的学习环境!基于这样的共识,成都慧视就推出了校园安全的守护方案。在校园各个角度安装AI摄像头,这类摄像头搭载了慧视光电开发的viztra-le034等图像处理板,内置高精度的目标识别跟踪算法,能够增加校园内安全管理的预警能力。AI摄像头由各视频监控点和视频报警设备组成,其中各监控点利用视频监测、采集重要场所发生异常情况的信息和其他有效信息,并控制摄录系统快速采集图像信息;所有这些视频可以通过数据传输系统传输给视频报警系统,通过视频分析算法进行分析、筛选、分类整理、完成设定的配置和报警相应的功能。慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。重庆AI智能图像识别模块方法
RK3588是小型化纯国产板卡。重庆AI智能图像识别模块方法
综合馆智慧导航在一些大型综合性场地如凤凰山体育公园,有着专业的室内导航系统,只需要用小程序进行授权,就能为使用者提供智能精细导航,还具备一件救援功能。智能蚊虫诱捕为了保障本届大运会举办期间鼠、蚊等病媒生物密度达到规定标准要求,保障参赛人员、观众不受有害生物的影响,赛事主办方进行了环境改造,“派”出了“智慧蚊虫诱捕机”。研发人员利用环保物理仿生技术,让‘智慧蚊虫诱捕机’模拟人体呼吸过程,通过收集空气中的二氧化碳,使诱捕机内二氧化碳浓度达到人体水平,让蚊子误以为是人在呼吸,进而自投罗网,达到健康、高效灭蚊的目的。重庆AI智能图像识别模块方法
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