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貴州工業級圖像識別模塊板卡公司

來源: 發布時間:2025年04月01日

成都慧視開發Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車,湖面船舶的檢測,如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標識別算法的賦能下,就能夠實現人車船的檢測識別。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板擁有2.0TOPS的算力。貴州工業級圖像識別模塊板卡公司

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eVTOL是指電動垂直起降飛行器,大力開展eVTOL試點,是對低空經濟的強動力注入,而無人機正是這一領域的關鍵選擇之一。無人機在低空經濟中扮演者重要角色,隨著應用領域的不斷增多,未來無人機的數量將呈式增長,屆時eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無人機,如何高效有序的讓無人機彼此工作而不互相干擾是行業值得思考的一件事。當許多無人機需要同時起飛執行不同的任務時,如果操控不當,或者收到外力影響,就容易出現事故,而人為的反應畢竟有延后,不可能做到完全的補救操作,因此無人機自身的規避措施建設一樣重要。重慶目標跟蹤圖像識別模塊目標檢測成都慧視利用RK3399Pro芯片打造了一個高性能的Viztra-ME025圖像處理板。

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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。

無人機的智能化是推動低空經濟發展的重要引擎,打造智能無人機需要通信、控制、傳感器等多種技術的共同作用,其中圖像處理板的目標檢測識別技術能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領域有著積極作用。在成都慧視開發的多款圖像處理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點深受行業青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國產化芯片RV1126,板卡外形呈圓形設計,尺寸為Φ38mm*12mm,重量12g,雖然小巧,但是算力可達2.0TOPS,能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實現對目標實時自主檢測、識別,并自動或手動鎖定跟蹤人、車、船等目標。利用RK3399Pro開發而成的Viztra-ME025圖像處理板。

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在許多目標檢測跟蹤的應用領域,RV1126系列圖像跟蹤板性能稍微欠佳,而RK3588性能則表現過剩,為了中和性能與價格,許多企業就不得不選擇其他替代方案。處于性能中端的RK3399Pro芯片的板卡就脫穎而出。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板正是利用瑞芯微中端芯片RK3399Pro打造而成。性能方面板卡基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;能夠提供3.0TOPS算力。GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。目標檢測跟蹤方面,能夠以1080P多格式視頻解碼(VC-1.MPEG-1/2/4,VP8)輸出1080P視頻編碼,支持H.264,VP8格式,視頻后期處理器具備反交錯、去噪、邊緣/細節色彩優化的能力。支持目標點選、框選兩種方式跟蹤目標。鎖定跟蹤支持目標自適應,丟失重鎖定,抗干擾,抗遮擋能力強。圖像識別需要圖像處理板的硬件支持;山東邊海防圖像識別模塊定制方案

成都慧視可以定制cameralink接口的RK3588圖像處理板。貴州工業級圖像識別模塊板卡公司

而AI標注則好很多,通過AI算法開發的基本流程,就能夠對AI進行深度訓練,讓其能夠像人眼一樣對圖像上的目標進行判斷分類,然后不同目標自動框選標注。這個工作主要是前期的模型訓練需要大量時間,而后期的圖像標注就很節省時間,通常情況下,一張圖片,只需要7-8ms就能夠精細標注完成,無論圖片上的目標數量和復雜程度,這是人工遠不能及的。目前,慧視SpeedDP經過多個版本的迭代,能夠支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割標注,標注的精度進一步提升。目前我司能夠提供完整的針對于人、車、船的標注模型,如果有其他目標標注的需求,則可以自行進行針對性訓練。毫無疑問,AI標注的出現能夠為企業大量的數據標注工作節省時間,從而節省成本。隨著AI的進一步發展,未來傳統標注的模式勢必會被完全取代。貴州工業級圖像識別模塊板卡公司

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