安徽低空安防图像识别模块

基于这些优点，成都慧视定制开发了基于瑞芯微RK3588平台的Viztra-HE047图像处理板。板卡设计一路LVDS可见光输入，一路DVP红外输入，一路SDI输出，植入自主研发的智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对特定目标进行自主检测、识别，并自动或人为手动锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息，实现对目标的实时跟踪功能。产品电路部分分为两块PCB构成，分别为：核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过B2B连接器连接，并使用铜柱将整套PCB板固定，铜柱的高度为7.5mm。AI图像识别模块Viztra-LE026.安徽低空安防图像识别模块

无人机执法已经被有关部门广泛应用，有效提升了执法的效率。它飞得高看得远看的全，特别是像大山、森林等山高坡陡、杂草丛生的环境，传统的人工巡查一是要花费更多时间，二是许多难以到达的区域直接形成死角，而无人机面对这些问题，都能够轻松解决。当无人机成为常规化的检查手段时，智能化巡查的想法也逐步走上舞台，因为无人机的控制比较还是完全依靠于人，而要进一步减少人的干预降低人工成本，AI无人机蓄势待发。想要打造这样的AI无人机可以在传统无人机的基础上，加装智能化图像处理器，通过图像采集、图像分析、图像处理等一系列步骤，完成自动化的巡检流程，从而减少人力干预。成都慧视开发的高性能RK3588系列AI图像处理板Viztra-HE030就可以通过快速的定制开发实现和无人机的强强联合。安徽低空安防图像识别模块2T算力的AI图像识别模块。

在检测识别跟踪的算法方面，我司除了能够提供常用的无人机飞行器识别算法外，还可以利用我司推出的AI算法训练开发平台SpeedDP，进行算法定制开发训练，SpeedDP一方面能够利用既有算法模型对新数据集进行快速的自动标注，反哺算法性能提升，另一方面能够通过算法开发功能实现新目标识别算法的打造，理论上数据量够庞大，实现万物识别也不是梦。利用科技进行黑飞侦测，效率更高，更早发现更快处理，能够减少数据泄露的风险加强安全保护。

由于无人机飞得高，肉眼可见甚至为一个小点，一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题，通过增加小目标的训练样本数量，放大图像或特征使小目标变为大目标，增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法，经过不断的测试验证，算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处理板上有着稳定的表现。具备识别能力后，就需要派出本方无人机对敌对无人机进行锁定打击。在无人机上加装慧视RV1126系列的Viztra-LE044图像处理板，通过算法加持实现对敌方无人机的识别锁定，然后无人机自动起飞，冲击目标无人机，实现反制。稳定跟踪目标的AI图像识别模块。

常规的图像传感器——AI图像处理板能够在算法的作用下实现对目标的检测识别，只需要定制植入宠物检测算法，摄像头就能够在目标范围内对宠物进行AI“搜寻”，在配合语音对讲功能，实现和宠物的远程互动。这类图像处理板需要特殊定制，一方面是和摄像头的适配，另一方面市面上的图像处理板众多，并不是每个都适合宠物摄像头，板卡的外形尺寸、功耗等都对摄像头的要求不一，因此摄像头厂家需要综合考量进行选择。像成都慧视开发的RV1126系列的Viztra-LE034C图像处理板就十分适合宠物摄像头。这款板卡属于Viztra-LE034的升级款，整体外形在60mm*40mm左右，功耗不高于4W，能够实现稳定的30Hz检测跟踪，用在宠物摄像头领域，不会过多占用摄像头的内部空间和功耗。并且RV1126芯片的价格也不昂贵，不会过多增加整个产品的成本。高速传输接口的图像识别模块。重庆RK3399Pro处理板图像识别模块电子元器件

能够接入高帧频相机的图像识别模块有没有？安徽低空安防图像识别模块

检机器人现如今正慢慢取代传统的人工巡检，成为巡检领域的主力军。在人形机器人中，只有大量采用不同类型的传感器技术，才能追求类人化的意识、行为、动作、功能和生物感知特征，同时具有人所不能及的独特优势和场景适应能力。而图像处理模块的存在，则是让机器人具备识别、检测周边物体的能力，让其能够实现精细操作、避障等功能。这些AI功能慧视光电开发的Viztra-HS063AI图像处理板就可以实现，板卡采用RK3588s开发而成，作为RockChip全新一代旗舰AIoT处理器，它具备8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。经过我司开发，植入检测算法，基于输入的可见光或者红外视频流实现对周边目标的检测识别。板卡整体尺寸为55*40*10.67mm左右，重量只有24.5g（不含散热器），小巧精致的外形不会占用过多的设计空间。设计双模拟输入接口，一个MIPI接口，提供多种选择，适应不同行业。安徽低空安防图像识别模块