山西RK3399主板图像识别模块算法定制

巡检机器人能够实现抵近待测设备，进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能，能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域，效率是人工的好几倍，并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择，例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，就可以很好的应用在电力巡检领域，这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核处理器；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，算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求，并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制，有效处理散热防水，为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。远海牧场监控可以加装慧视RK3399图像处理板。山西RK3399主板图像识别模块算法定制

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。河北低空安防图像识别模块专业团队慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

从2016年12月11日起，我国就正式施行林河长制。其中林长制主要职责是林业生态保护修复、森林防火、林业有害生物防治、森林资源管护以及野生动植物保护工作。而河长制是保护水资源，打造安全用水环境。这两项工作对我国的自然生态的稳定具有关键作用。在中西部许多地区，由于环境下复杂，对于林、河的巡护是一项困难的工作，不仅要花费大量的时间精力，还不能做到大面积的覆盖。随着无人机的落地应用，这种困难得到了有效缓解。无人机“加持”下的林河长巡查，形成了“人防+技防”的地空巡检新模式，覆盖更广、发现更及时。无人机凭借其灵活、轻巧的特点可以轻松飞越一些人无法到达的地点，还能够实时传输高清图像数据，节约时间成本，快速高效地获取资料，让管理人员对森林植被、河湖状况一目了然。

我国机动车数量庞大，但是停车位的建设却没有很好的跟上节奏，这也就导致许多车找不到停车位，车主也就不得不临时将车停放在路边。随着停放车辆的增多，原本宽敞的道路也就变得狭窄，严重时甚至会堵得水泄不通。此外，一些大车由于阻挡视野，还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下，交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停抓拍或者巡逻车进行巡逻，但是从实际效果来看，作用并不明显。于是，无人机被派上用场。管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞，就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理，无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后，“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视，一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后，后台系统将实时推送违停提示短信至车主，提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内未驶离的车辆，系统将通知就近警力赶赴现场，二次取证并进行整治。工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。

成都慧视光电技术有限公司推出的SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP功能简洁、上手快，是当下进行AI深度学习训练的重要的工具。而且目标识别检测领域，成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板，可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力，精细分析识别到的物体，区分作物和杂草，进而为机器人提供正确的信息，辅助除草。成都慧视有着强大的板卡算法。河南RV1126开发板图像识别模块供应商

无人机小吊舱可以采用慧视RK3588图像处理板实现远程目标锁定。山西RK3399主板图像识别模块算法定制

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，近期，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。山西RK3399主板图像识别模块算法定制