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圖像識別模塊基本參數
  • 品牌
  • 慧視科技
  • 型號
  • 可定制
  • 輸出信號
  • 數字型,可定制
  • 制作工藝
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材質
  • 可定制
  • 材料物理性質
  • 導體,可定制,磁性材料
圖像識別模塊企業商機

此前,九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知,而其中一款探索版車型,甚至加入了智能攝像頭,能夠識別行人、障礙物,自動規劃行駛路線,達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的,其實很簡單,車輛內部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板,這類AI板卡在目標識別算法的賦能下,就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別,從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用的是RK3588開發而成,憑借其工業級的性能,6.0TOPS的算力,就能夠在車輛行駛過程中的復雜環境下進行周邊環境的快速AI識別分類。當然,算法的能力也十分關鍵,由于車輛行駛環境的不斷變化,算法面臨的識別畫面也不斷變化,如何精細的進行識別,關系到車輛的行駛安全。計算機專業進行實訓教學可以選擇成都慧視開發的圖像處理板。遼寧安防監控圖像識別模塊解決方案

圖像識別模塊

例如是飛過來的雜物,還是闖入的人或者動物,如果攝像頭能夠智能識別,那么就可以實現上述目的。而要實現這樣的功能,一個很簡單的方法就是在傳統攝像頭的基礎上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接,在目標識別算法的賦能下,就能夠對攝像頭獲取的物體進行AI識別分類,從而對攝像頭發出指令是否鎖定跟蹤目標,從而轉動攝像頭。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板,是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發而成的高性能板卡,芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;高性能+強大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。遼寧安防監控圖像識別模塊解決方案小型化圖像處理板Viztra-LE026。

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目前,采用圖像識別技術來實現無人機規避其他障礙物是一個有效的方法。通過在無人機上植入圖像識別模塊,這個模塊由圖像處理板和相機組合而成,通過算法的賦能,就能針對不同物體實現快速AI識別,然后實現規避。而在圖像處理板的選擇上,成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板就十分合適。這塊板卡采用了RV1126開發設計而成,外形呈圓形,體積小巧,尺寸為Ф38mm*12mm,重量只有12g,用在無人機上不會過多占用空間。此外,該板卡功耗≤4W,也不會增加無人機的續航負擔。

在很長一段時間內,傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展,AI化的篩查逐步采用,通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機,實時遠程監控糧庫,一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警,有效降低巡檢成本和壓力,提升工作效率。這之中,實現AI識別處理的傳感器同樣重要,面對復雜的糧庫環境,一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。成都慧視開發的圖像處理板都是經過嚴格的測試。

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首先攝像機采用的是可見光高清攝像機,具備1920*1080的分辨率,系統視場31.11°×17.8°,其中搜索視場15.8°×15.8°(1080P像素)。而圖像處理則采用慧視開發的RV1126高性能圖像處理板,之所以采用這塊板卡,一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計,非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景;另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力,在國產化方面也十分完整,安全性十足。兩者結合,就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率,≥25Hz的檢測幀率,實現捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施,通過一個“小小的”“智慧眼”的加入,便能夠讓其實現許多自動化任務。隨著技術的不斷發展,“機器狼”的形態將會不斷進步,滿足更多多樣化需求。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板非常適合無人機領域。甘肅視覺算法圖像識別模塊專業

圖像識別需要圖像處理板的硬件支持;遼寧安防監控圖像識別模塊解決方案

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。遼寧安防監控圖像識別模塊解決方案

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