“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。目標識別的圖像處理板哪家做得快？江蘇智能化目標識別編號

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。陜西移動目標識別經驗豐富紅外無人機識別哪塊圖像處理板比較好？

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。

成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證，進行快速的針對大量數據的AI自動標注，然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中，通過對原始算法的模型訓練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注，讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用，能夠極大減少整個測試驗證所需時間，減少人力成本支出，減少項目開發周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。目標識別技術哪家好？

利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。目標識別算法模型訓練。專業目標識別經驗豐富

FPV目標識別用慧視開發的RV1126圖像處理板。江蘇智能化目標識別編號

無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案，實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產品均使用小巧設計，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下，能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。江蘇智能化目標識別編號