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圖像處理板基本參數
  • 品牌
  • 慧視科技
  • 型號
  • VIZ
  • 輸出信號
  • 定制,數字型
  • 制作工藝
  • 集成,陶瓷,薄膜,定制
  • 材質
  • 定制
  • 材料物理性質
  • 導體,磁性材料,定制
  • 材料晶體結構
  • 定制
  • 加工定制
圖像處理板企業商機

長時間一直進行這樣的圖像標注工作,那無疑是枯燥而乏味的,手酸不說,更多的是精神上的折磨,進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑,無法跳過,當項目緊急時,甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變!慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練,形成一個可用的預選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓練一定階段后,可以評估此模型的能力,如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集(未進行任何標注)進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。穿越機適用的圖像處理板有哪些?數據圖像處理板技術

圖像處理板

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列,成為了各領域研究開發的優先,它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能,具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言,將RK3588作為課題進行研究開發,是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中,算法的能力就十分重要,如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,可以利用AI的深度學習能力,讓AI不斷學習這些目標的特征,從而達到精細識別的能力。這個過程,可以通過大量的數據標注,來訓練AI。但大量待標注工作,常常讓開發者頭疼。如果采用傳統方式用人工挨個挨幀標注,將會耗費大量時間精力,讓成本不可控。天津圖像處理板功效慧視Viztra-HE032圖像處理板。

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實現這些功能的技術中,圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力,植入相應的AI算法,無人機就相當于裝上了“智慧眼”,而且這個“智慧眼”居于高空,能夠在一個定點,俯瞰大范圍,實時監控貨物的存放狀態。遠程控制技術基于網絡通信,通過和圖像處理板的結合,能夠實現低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應用中,可以采用成都慧視開發的高性能圖像處理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板,就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力,能夠根據無人機型號進行接口定制,整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右(核心板+接口板),小巧的外形即便是小型無人機也能夠裝上。此外,板卡整體功耗在4W左右,不會過多增加無人機的負擔。

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。全國產化圖像處理板。

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陜西某地村落一老人被闖入的野豬沖撞撕咬致死,讓動物入侵居民區的話題再次登上熱搜。此類野生動物在野生動物保護法的保護下,生存環境得到了極大改善,像野豬由于繁殖能力強、適應能力強,已在我國28個省份廣分布,已經不再屬于瀕危動物系列。并且,由于數量過高,有多大26個省份的居民受到了安全威脅。因此各地也在積極出臺政策、尋找措施,進行野豬致害防控工作。由于野豬出沒得不規律性,這就導致防控的難度也十分大,不可能做到完全避免,因此往往都是事后進行搜捕驅逐,防止二次傷害。如何進行精確的目標識別?天津圖像處理板功效

成都慧視能夠定制RV1126芯片的圖像處理板。數據圖像處理板技術

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮,并完成各項功能性測試,達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。數據圖像處理板技術

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