利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術,相比于現代化的電子控制,它具備低受干擾的特點,特別是無人機在軍備領域的廣泛應用,圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時,需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練,不斷的訓練能夠讓AI更加聰明,讓AI知道該打擊什么,從而提升打擊精度。在前期...
無人機只需要從基地起飛,就能夠對指定區域進行巡檢,智能攝像頭能夠自動問診地面,識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題,然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面,接收無人機回傳的數據,并進行診斷分析,整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診,是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板,就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計,尺寸為ф38*12mm,功率不超過4W,整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱,并且不會過多消耗無人機的續航。此外,Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片,2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。無人機AI識別選擇哪塊圖像處理板?圖像識別模塊算法研發
多目標跟蹤是指在連續的圖像中,通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標,并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標出現和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標,所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此,成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是:1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述,利用深度學習提取更高級別的語義特征,這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型,在算法中加入對攝像頭運動的估計,通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略,設計更靈活的數據關聯算法,允許更大的距離閾值來匹配候選目標。甘肅RV1126開發板圖像識別模塊算法研發高性能的圖像識別處理板RK3588.
成都慧視開發的各款式的AI圖像處理板,就是助力低空經濟發展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力,在低空經濟領域,能夠讓無人機實現智慧化賦能。成都慧視開發的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030,具備6.0TOPS算力,是當下國產圖像處理板的性能前列的產品,對于一些復雜應用場景下的識別,RK3588是當仁不讓。我司可以根據需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,實現快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,整體呈小型化設計,尺寸小,整體功耗不大于4W,用在無人機領域,一不會過多占用空間,二不會增加無人機的功耗負擔,2.0TOPS的算力,也能滿足大多數應用場景的需求。
在許多目標檢測跟蹤的應用領域,RV1126系列圖像跟蹤板性能稍微欠佳,而RK3588性能則表現過剩,為了中和性能與價格,許多企業就不得不選擇其他替代方案。處于性能中端的RK3399Pro芯片的板卡就脫穎而出。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板正是利用瑞芯微中端芯片RK3399Pro打造而成。性能方面板卡基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;能夠提供3.0TOPS算力。GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。目標檢測跟蹤方面,能夠以1080P多格式視頻解碼(VC-1.MPEG-1/2/4,VP8)輸出1080P視頻編碼,支持H.264,VP8格式,視頻后期處理器具備反交錯、去噪、邊緣/細節色彩優化的能力。支持目標點選、框選兩種方式跟蹤目標。鎖定跟蹤支持目標自適應,丟失重鎖定,抗干擾,抗遮擋能力強。高性能的圖像識別處理板RK3399Pro。
RK3588作為瑞芯微旗艦級芯片,工業級的算力受到了很多領域的青睞,但是由于前端相機的選擇不同,并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用,需要的是根據相機接口和應用場景進行深度定制。成都慧視光電技術有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發經驗的團隊,成都慧視能夠快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等豐富接口的RK3588系列圖像處理板,并能夠根據應用環境定制外殼、散熱器等。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板擁有2.0TOPS的算力。甘肅RV1126開發板圖像識別模塊算法研發
小型化圖像處理板Viztra-LE026。圖像識別模塊算法研發
AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板,定制AI檢測算法,就能夠實現對物體的質量檢測。在智能檢測領域,圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業的作業環境不同,對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此,需要根據實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業生產中的質量檢測,由于工業儀器的精密復雜,就需要高性能的AI圖像處理板,通過大算力實現快速數據處理。圖像識別模塊算法研發
利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術,相比于現代化的電子控制,它具備低受干擾的特點,特別是無人機在軍備領域的廣泛應用,圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時,需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練,不斷的訓練能夠讓AI更加聰明,讓AI知道該打擊什么,從而提升打擊精度。在前期...
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