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目標檢測基本參數
  • 品牌
  • 慧視科技
  • 型號
  • 可咨詢
  • 輸出信號
  • 數字型,可定制
  • 制作工藝
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材質
  • 可定制
  • 材料物理性質
  • 可定制,導體,磁性材料
  • 加工定制
目標檢測企業商機

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行,防止出現撞上大橋等事故的發生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查,尤其是夜間。由于傳統的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區,巡查范圍不夠細致、作業效率低下、執法人員存在人身安全隱患等問題,逐漸被逐步淘汰,取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器,能夠實現晝夜成像,內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板,搭載自研AI跟蹤算法,重量280g,能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別,輔助上報目標的圖像及坐標信息。AI檢測,圖像處理板的性能很重要。河北目標檢測誠信推薦

目標檢測

RK3588作為瑞芯微國產化旗艦級芯片,用在目標跟蹤領域,通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右,這已經足夠滿足大多數應用領域的需求。但在許多特殊領域,如軍備、邊防,高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內捕捉到更多的畫面,實現高速動態場景的連續拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節,便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素無法達到這樣的需求,但RK3588作為性能怪,6.0TOPS的算力開發潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景,在硬件的支持下,定制開發出能夠支撐100Hz跟蹤算法,從而打造出能夠穩定實現100Hz目標跟蹤的整合方案。江西目標檢測廠家電話無人機智能化檢測可以用成都慧視開發的圖像處理板。

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工業4.0中智能智造技術應用愈發多,這之中,機器視覺占有很重要的地位。機器視覺技術通過傳感器和AI算法的集成,能夠模擬人眼視覺處理功能,對工業生產的產品、安防等進行識別檢測,然后進行處理,實現流程自動化。不僅能夠提升生產效率,還能保障產品質量。整個系統架構包括輸入、處理、輸出三部分。其中輸入模塊由成像系統和圖像處理為主,成像系統很容易理解,比如我們生活中常見的各種攝像頭,它們主要負責將檢測目標轉化為圖像信號;而圖像處理系統則是對這些數據進行識別處理,是其中很關鍵的一環。

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后,達到了實現智能識別的硬件條件,但是傳統的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的處理器還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理,然后AI進行智能提取和分析圖像,再和訓練模型進行快速比對,從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。首先,要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能,就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析,從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜,因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業級芯片RK3588,采用先進架構,8核(4大4小)處理,算力能夠達到6.0TOPS。同時,慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。目標檢測算法哪里有?

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但這也遇到很多難點,通常情況下,視頻回傳的延遲大概在200ms左右,隨著大量的彈打出,視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力,如何在通信帶寬有限的情況下,保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸,是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題,慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合,推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內,例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內,多路視頻和交互控制共用一對收發信道,信道支持數據透傳,外部系統可以使用該信道,傳輸任意格式的數據;可實時調整視頻碼率,在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發;能夠基于H265實時視頻編碼;可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機,實現15ms的低延遲編解碼,加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右,目前業界前列。通用性強,使用更加靈活,適用更多應用場景;支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸(1080P60FPS),徹底解決“帶寬苦惱”;整體時延約60ms(含相機、編解碼、顯示,不含傳輸),實現實時控制、實時打擊。誰能打造一整套目標檢測方案?哪里有目標檢測批發價格

無人機巡檢可以用成都慧視開發的圖像處理板。河北目標檢測誠信推薦

成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數據的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用,能夠極大減少整個測試驗證所需時間,減少人力成本支出,減少項目開發周期,讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。河北目標檢測誠信推薦

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