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...
慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,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。平台自应用以来,成功迭代了三个版本,目前已经完全支撑YOLO系列算法的目标检测识别,包括YOLOv8的分割算法。用户可以通过大量的模型训练实现自己想要的类型的目标检测标注。但是这都是基于瑞芯微平台,就出现了大量受限。随着华为海思芯片重新进入“舞台”,许多企业也是开始选择海思芯片作为项目开发的主芯片,为了应对这样的市场需求,慧视算法工程师也正式实现对SpeedDP在海思平台的部署应用。为使用者提供AI自动标注的服务。如何实现高帧频的无人机反制?吉林机载吊舱图像识别模块定制方案
夏季,随着各家各户进入用电高峰,电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题,传统的人工巡检被无人机替代后,巡检的效率有所提升,但是为了进一步保障巡检的精细度,无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱,比传统的摄像头巡检更加精确,一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力,通过目标识别算法的赋能,能够实现智能化巡检。另一方面,这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器,可以达到24小时巡检工作的需求,并且这些摄像头具备变焦放大的能力,它们会比人眼更加精细,可以发现人看不到的问题,可以检查人工无法到达的区域,更加全能化。江西RV1126开发板图像识别模块算法研发FPV如何做到跟踪FPV。

无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像,而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案,实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案,两款产品均使用小巧设计,整体组合重量在30g左右,并且都采用小功耗设计,用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下,能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126,能够输出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标,能够识别像素为12*12的目标,且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右(净重5g(不含镜头)),像素分辨率为640*512,采用9/13/25mm三种定焦设计,支持18中伪彩选择,功耗小于0.75W。
无人机被广泛应用于目标跟踪,其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及传感器等设备后,无人机可以实现自主飞行,然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法,就能够分析摄像头范围内的物体,通过AI对特征的进一步提取分析,就能够单独识别出目标物体形状,并锁定其位置。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、监视、打击等任务,比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术,可以通过在无人机中安装光电吊舱,然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板,通过算法的赋能就能够实现。成都慧视可以定制SDI接口的RK3588图像处理板。

无人机是巡检领域的空中巡检员,搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工,实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器,实现昼夜巡检也不是梦,一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中,传统模式下,工人只能采用望远镜远程查看线路,不仅费眼睛,还费时间。同时,由于光线等外界因素的干扰,缺陷的确认也加大了难度,不得不背着安全带近距离校验,工人的安全也受到威胁。而无人机则可以在发现缺陷后,通过抵近观察的方式进行仔细查看,收集缺陷周围360°照片回去分析,不仅安全也高效率。成都慧视开发的Viztra-LE034图像处理板拥有2.0TOPS的算力。安徽图像识别模块软件开发
成都慧视可以定制高帧频目标跟踪的图像处理板。吉林机载吊舱图像识别模块定制方案
AI的不断应用发展使得传统的人工工作的弊端得到了很好的弥补。比如在图像标注这个领域,传统的标注需要招聘大量的人员,并且标注图像所耗费的时间精力也是不可估量的,而AI模型的出现让这一切都成为过去。利用慧视光电打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就能够针对场景识别进行特有的模型部署训练,通过大量的训练,让AI学会自动标注图像。平台采用标准的AI算法开发流程,通过从需求分析、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。吉林机载吊舱图像识别模块定制方案
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...
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