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目標跟蹤企業商機

無人機的迅猛發展,使得無人機的反制技術也水漲船高,常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術,通過在無人機攝像頭的基礎上加裝AI高性能圖像處理板,在算法的作用下,就具備無人機識別的功能,為無人機對抗創造條件。由于無人機飛行速度極快,因此針對于這樣環境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道,當視頻幀率越高時,視頻越能夠體現畫面細節信息,而圖像識別算法正是逐幀進行識別,因此,攝像頭捕捉到的畫面細節越多,識別的精度就會越高。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。目標跟蹤哪里好

目標跟蹤

“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。高性能目標跟蹤優勢RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。

目標跟蹤哪里好,目標跟蹤

在無人機攝像頭的基礎上加裝慧視光電開發的Viztra-LE026圖像處理板,這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板,用在無人機上面既不會過多占用空間,也不會過多消耗續航,通過目標識別算法的賦能,就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別,一旦識別到老虎的特征物體,無人機就能夠立即鎖定并抵近觀察,為消防和公安提供精確坐標。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片,能夠輸出2.0TOPS的算力。而在算法方面,成都慧視能夠提供一站式AI算法訓練平臺SpeedDP,通過對大量動物的標注數據集的模型訓練,能夠實現對新數據集的快速AI自動標注,然后提升識別算法的性能。

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。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。

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如今,無人機在我們生活中的應用越來越廣。例如無人機巡檢安防領域,無人機能夠到達人無法觸及的一些角度,能夠很大程度上擴大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業,晚上巡檢是必不可少的環節,并且晚上巡檢還能發現白天無法看到的一些問題,在白天,一般的相機效果很好,能夠看到非常清晰的監控畫面,但是到了晚上,就心有余而力不足。這是因為以前大多數相機都是可見光相機,在晚上光源不佳時,就會出現成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器,即使在漆黑的夜晚,通過紅外成像也能展現出清晰的畫面。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。低壓線目標跟蹤聯系方式

工程師以RV1126核心板為基礎進行定制開發,讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。目標跟蹤哪里好

新疆地緣遼闊、日照豐富,因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作,周期性的巡檢必不可少,傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來,隨著現在無人機的廣落地應用,這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔,這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”,無人機從這里起飛,進行巡邏,再回到這里進行充電,循環往復。得益于智慧化的建設,這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力,可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。目標跟蹤哪里好

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在如今的作業中,無人機路面巡查替代傳統的人工巡查,展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行...

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    YOLO算法具有以下幾個明顯的優勢:快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤,相比傳統方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實時應用。準確性較高:通過引入先進的卷積神經網絡和相關技術,YOLO算法在目標定位和類別預測方面具有較高的準確性。多尺度處理:YOLO算法通過特征金字塔網絡...
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