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成都国产化图像识别模块识别 视频传输 成都慧视光电供应

上传时间:2026-05-25 浏览次数:
文章摘要:虽然有这么多的优势,但是消防无人机也有许多难点需要突破,首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制,因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想,烟雾对通信带宽的影响非常明显,存在带宽波动较大、控制延迟增加的

虽然有这么多的优势,但是消防无人机也有许多难点需要突破,首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制,因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想,烟雾对通信带宽的影响非常明显,存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题,给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题,成都慧视推出的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块可以很好地解决。模块可以在50ms左右低延迟控制4路无人机进行远程操作,带宽占用至低可达500kbps。体积小功耗低的图像识别模块。成都国产化图像识别模块识别

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。成都自主识别图像识别模块板卡无人机用AI图像识别模块。

图像识别是利用AI图像处理板和算法的结合,对“低慢小”飞行器进行检测识别,一旦摄像头画面内捕捉到目标,就能够立即识别并实现锁定跟踪,便于后期的反制等操作。之所以推荐这种措施,是因为改办法实行起来很简便,只需要在既有摄像头的基础上定制AI图像处理板,就能够快速实现。像成都慧视开发的RK3588系列图像处理板,作为国产板卡的性能先进水平,能够输出6T的算力,识别“低慢小”航空器不在话下,此外,成都慧视具备成熟的“低慢小”飞行器识别算法,能够即插即用,实现快速落地。

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。SpeedDP是一个能够开发训练识别算法的平台。

成都慧视光电能够根据客户需求定制图像处理板整体解决方案,包括硬件选型、软件适配、系统调试等。提供从单板设计到整机集成的服务,支持多种应用场景,如边海防、应急救援、工业检测等。成都慧视还提供丰富的技术支持,包括硬件调试、软件优化、算法移植等,例如成都慧视光电技术有限公司研发的SpeedDP软件开发平台,可以让客户自行在图像处理板上快速增加新的识别类别,一键快速移植,快速提升图像处理板的综合性能。与上下游厂商合作,例如与上游的相机厂商进行合作,构建开放的生态系统,支持多种硬件平台和软件框架的兼容性,快速为集成商提供软硬件选型建议。全栈图像处理板供应商通过整合硬件、软件和系统集成能力,为客户提供一站式的图像处理解决方案,满足多样化的应用需求。这类供应商在AI、自动驾驶、工业检测等领域具有重要的市场地位和技术优势。成都慧视正是深耕这一领域,致力为客户提供更完善的服务,帮助项目开发。AI图像识别算法成都慧视也可以定制。成都自主识别图像识别模块

能够接入120FPS相机的图像识别模块Viztra-HS063M。成都国产化图像识别模块识别

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。成都国产化图像识别模块识别

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