在很长一段时间内,传统的粮库害虫检查方法是依靠人工巡检,用肉眼观察,逐仓筛查的方法,这种方法覆盖面不足且效率低下,筛查一次将耗费工作人员的大量时间精力。随着技术的发展,AI化的筛查逐步采用,通过算法的AI识别实现自动化筛查。方法基于高像素高清摄像机,实时远程监控粮库,一旦发现害虫就能够立即向管理平台发出告警,有效降低巡检成本和压力,提升工作效率。这之中,实现AI识别处理的传感器同样重要,面对复杂的粮库环境,一个高性能能够快速处理数据的图像处理板是关键。无人机用图像处理板哪个比较合适?成都低功耗图像识别模块应用
AI智能化检测是打造领域智慧建设的一大举措。通过在摄像头中植入视觉处理AI图像处理板,定制AI检测算法,就能够实现对物体的质量检测。在智能检测领域,图像处理板的性能和算法的精度则是影响检测效果的关键所在。不同行业的作业环境不同,对于图像处理板的性能需求也就不同。因此,需要根据实际情况选择合适的AI图像处理板。像工业生产中的质量检测,由于工业仪器的精密复杂,就需要高性能的AI图像处理板,通过大算力实现快速数据处理。成都自主识别图像识别模块软件无人机目标跟踪算法哪里有?
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。
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用,能够极大减少整个测试验证所需时间,减少人力成本支出,减少项目开发周期,让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。无人机用图像处理板怎么选?
在2024年的巴黎奥运会上,AI的应用成为了竞技之外的另一个焦点,让运动员、观众、管理人员体验到了和以往赛事与众不同的氛围。其中,安全作为不可避免的话题,成为本次AI作用比较大的领域之一。前期建设时,就采用了智能体育馆的方案,配有先进的传感器和物联网设备,通过对实时人流的大量数据分析,来预测观众接下去会去看什么,优化下一场场馆的安保、座位等事务,提升观众体验,提高安保水平。另一方面,摄像头收集画面时,还会对监控画面的每一个人进行安全识别分析,针对于“禁区”除了常规的面部识别外,还会对每个进入场馆或者在场馆附近徘徊逗留的人进行AI分析,来发现潜在的威胁和异常。然后一旦出现可疑人员或者物品,就可以立即向现场安保发去坐标,从而提升整个场馆内外的总体安全性。成都慧视利用RK3399Pro芯片打造了一个高性能的Viztra-ME025图像处理板。成都自主识别图像识别模块板
成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板拥有2.0TOPS的算力。成都低功耗图像识别模块应用
这样的无人机智慧“眼”可以通过搭载吊舱实现,吊舱内置各种规格的摄像机,能够实现多角度观察。而智能化则可以在吊舱的基础上植入高性能AI图像处理板。图像处理板能够对摄像机获取的图像进行AI智能分析,这样无人机就能够自动识别缺陷,然后进行信息留存、回传。在这个领域,成都慧视光电可以根据需求进行多接口图像处理板的定制,选择成都慧视开发的RK3588系列图像处理板,支持选择SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588拥有6.0TOPS的算力,能够在各种复杂环境进行稳定工作。板卡和识别算法的强强联合下,无论白天黑夜,无人机都可以实现自助巡检,就不需要过多的人工参与。也是一种降本增效的举措。成都低功耗图像识别模块应用
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