校園，是我們祖國花朵成長的搖籃，但是近段時間校園安全事故頻發，再度讓校園安全成為社會關注的焦點。學校作為公共設施區域，許多建成年久的設施存在諸多風險，但是人員排查常常不仔細、不負責；再者許多校園并未實行人車分流，就容易造成車禍事故；學生打架事件情節嚴重，會觸犯法律，《中華人民共和國刑法》規定，已滿十四周歲，也需承擔刑事責任；《中華人民共和國教育法》也規定：結伙斗毆、尋釁滋事，擾亂學校及其他教育機構教育教學秩序或者破壞校舍場地及其他財產的，由公安機關給予治安管理處罰，構成犯罪的，依法追究刑事責任；此外，學生打架危害性還涉及到經濟賠償、家長遭受煎熬、人際交往受阻、影響心理健康等。并且，大數據顯示，在校園就有不好傾向的學生，未來很大概率都走上了犯罪的道路。遠程監督可以用慧視光電開發的RV1126圖像處理板。陜西智能圖像識別模塊技術

暑期防溺水一直是我國青少年教育中重要的一環，但是每在這個時候，事故屢見不鮮。各地各部門雖積極開展暑期防溺水教育宣傳及巡查監督工作，通過人防、物防、技防等多重手段織密防溺水安全網。但是終究是做不到大面積的覆蓋。一方面我國水流眾多，加上缺乏家庭管理監督，孩子們閑來無事多會成群結隊去涉水。另一方面是這些防范工作相對落后了。傳統的防范大都是在水庫、湖泊、河道、海邊等重點水域經常會有相關人員進行巡查，在顯眼處也會設置警示標志及警戒線，學校暑假放假前也會開展各項宣傳活動。山東安防監控圖像識別模塊提供商成都慧視有幾款圖像處理板？

因此，種種經歷告誡我們，校園安全不僅關乎孩子們的安全，還關乎整個社會的發展。我們需要給孩子們一個安全的學習環境！基于這樣的共識，成都慧視就推出了校園安全的守護方案。在校園各個角度安裝AI攝像頭，這類攝像頭搭載了慧視光電開發的viztra-le034等圖像處理板，內置高精度的目標識別跟蹤算法，能夠增加校園內安全管理的預警能力。AI攝像頭由各視頻監控點和視頻報警設備組成，其中各監控點利用視頻監測、采集重要場所發生異常情況的信息和其他有效信息，并控制攝錄系統快速采集圖像信息；所有這些視頻可以通過數據傳輸系統傳輸給視頻報警系統，通過視頻分析算法進行分析、篩選、分類整理、完成設定的配置和報警相應的功能。

RK3399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，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩定等優點。用在無人機領域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。小識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。在硬件方面，針對對于索尼7520定制1路LVDS的輸入接口，針對于紅外COIN612定制1路CVBS輸入接口，視頻輸出接口則采用H.264編碼。人臉識別可以用慧視光電開發的RK3588圖像處理板。

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，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩定等優點。用在無人機領域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。小識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。在硬件方面，針對對于索尼7520定制1路LVDS的輸入接口，針對于紅外COIN612定制1路CVBS輸入接口，視頻輸出接口則采用H.264編碼。板卡算法可以找慧視光電定制。云南軍品級圖像識別模塊產品

運用于監控系統的圖像處理技術。陜西智能圖像識別模塊技術

為了制造一個的汽車零部件，人們需要和機器協作來采購原材料，評估其質量，將它們運輸到工廠進行加工，通過質量檢查的合格產品會離開工廠，然后零售商或終端用戶會收到它們。無論這個產品是在運輸中，甚至是還沒有組裝，機器視覺均提供了一種自動處理它的程序。它提高了各個部門的效率，如裝配，并保持更高和更一致的質量水平。有些應用程序很簡單，比如在倉庫地板上畫一條線，讓無人駕駛的車輛安全地不越線行駛。其他的機器視覺應用甚至更加復雜，即使是簡單的例子也有改變游戲規則的可能。在工業世界中，機器視覺的一些典型例子曾經被是認為很難或不可能外包給機器人的。正如前文提到的，在涉及踐行成本、商譽和客戶方面，在倉庫中揀貨就是一個涉及高失誤風險的過程，產品損壞、物品位置和SKU的細微變化均有可能造成失誤，因此采用機器學習進行貨物揀選是一種上上策。陜西智能圖像識別模塊技術