基于这些优点,成都慧视定制开发了基于瑞芯微RK3588平台的Viztra-HE047图像处理板。板卡设计一路LVDS可见光输入,一路DVP红外输入,一路SDI输出,植入自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对特定目标进行自主检测、识别,并自动或人为手动锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息,实现对目标的实时跟踪功能。产品电路部分分为两块PCB构成,分别为:核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过B2B连接器连接,并使用铜柱将整套PCB板固定,铜柱的高度为7.5mm。慧视光电的检测算法是基于yolo研发的。成都AI智能监控
为了更好的保护野生动物,需要大量的生态监测与救护,因此收集大量的动物生活习性的数据必不可少。以往都是通过摄影机定点记录,或者摄影师远程拍摄,甚至是巡护队员冒着生命健康的风险在大温差的环境下进行昼夜巡护,但这些方式收集的信息不够全、不精细。像可可西里的国家一级保护动物藏羚羊,有着迁徙的习性,记录这一过程就很有益于开展对藏羚羊的保护工作。人类的闯入势必会惊扰动物藏羚羊,在这样的需求驱使下,“机器藏羚羊”问世,它依托于传统的四足机器狗,披上羊皮,就能成功打入羊群内部,而不会像其他生物闯入那样影响羊群。通过和藏羚羊一起生活一起迁徙,记录它们更精细更可靠的生活习性的影像数据,助力生态保护。但是,这就对“机器藏羚羊”提出了更高的要求。成都深度学习AI智能算法分析越是高帧率的相机越能够提供算法的检测稳定性。
很明显,这些“黑飞”都是不经意间的犯错,虽然没有造成大的伤害,但既然是不合规,那就得受到惩罚。对于有关部门而言,日常的普法工作依然需要进行,但也需要开展强有力的监控反制措施。无人机的AI识别其实很简单,只要在无人机、地面摄像头或者其他对空带有摄像头的设备中加入AI图像处理模块,就能够凭借模块加识别算法实现对无人机的精细检测。检测识别作为前置条件下,又能够通过低延迟、高帧频的AI模块,让己方无人机比“黑飞”无人机更快、延迟更低,实现对“黑飞”无人机的物理反制。如果只需要进行简单的识别跟踪,大可选择性价比十足的AI模块。像成都慧视开发的RV1126系列的AI图像处理模块,算力2T,可以基于可见光或者红外的视频流输入,在定制目标检测跟踪算法的赋能下,就能够实现地对空、空对空的AI识别跟踪。模块支持定制开发多种接口,如cameralink、SDI、DVP、CVBS等,满足不同行业的需求。
“村超”、“村BA”的爆火的同时,也带动了贵州旅游经济的开花,来自全国各地的人、车大量涌入,带来了经济效益的同时也带来了拥堵的烦恼。针对于人、车拥堵带来的一系列问题,贵州交警采用了数字交管服务,通过数据赋能,实现实时车辆预警,掌握车辆从哪里来、去到哪里,并且可以了解哪些高速路段发生了交通事故、有极端天气等,确保车辆畅通,让游客拥有好的旅途体验。这之中,数据采集处理很关键,需要性能极强的图像处理设备。通过什么工具可以帮助我进行算法训练?
我司开发的Viztra-HE030就是利用了SDI的这些特性打造的货架产品。这块图像处理板选用RK3588作为处理模块,采用8nmLP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。整块板卡功耗小于10W,外形尺寸为85*55mm,能够在-40℃-60℃的环境中稳定工作。板卡提供两路SDI输入,一路SDI输出。支持分辨率为1920*1080输入输出的50Hz检测跟踪,整个跟踪输出延迟≤1帧,可以跟踪2*2像素的小目标,识别10*10像素的小目标。在进行目标识别跟踪时能够提供更多细节处理,提升识别跟踪的概率。相机的帧率会影响目标检测的精度。成都异物监测AI智能算法分析
如何实现FPV无人机空对空自动打击?成都AI智能监控
不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek,但也是跑起来了DeepSeekR1(Qwen21.5B)模型。1.5B什么概念,也就能处理处理轻量级的文字任务,而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题,模型的移植也是难点,很多网络层,瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明,在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的,只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块,打造一个更高算力的RK3588图像处理板,理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向,我们整个团队也在深入研究,相信很快就会有结果。成都AI智能监控
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