吉林RV1126处理板图像识别模块国产化芯片

随着技术的不断迭代发展,人工智能应用已潜移默化的深入到人们的日常生活中,智能图片搜索、人脸识别、指纹识别、扫码支付、视觉工业机器人、辅助驾驶等图像视频识别产品正在深刻改变着传统行业。而这些功能实现的背后,都要依赖于人工智能数据的标注。但是如果遇到数据量庞大的标注需求，传统的人工标注就显得费时费力，会影响整个项目的进度。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署，数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。吉林RV1126处理板图像识别模块国产化芯片

慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板采用了工业级芯片RK3588，内部植入公司自主研发的智能图像算法，架构更先进，核心数8核（4大4小），算力6.0TOPS，支持丰富的输出接口，同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。这是达成目的的硬件条件。在算法领域，则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空，地面的物体就会显得较小，小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体，一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。河南机载吊舱图像识别模块技术RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。

人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的新应用。其重要技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，然后完成解锁。

IDEA研究院团队推出了GroundingDINO  1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型，GroundingDINO  1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前，成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测，其中，开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，拥有四大四小八核处理器，算力水平能够达到6.0TOPS，在我司定制多种视频接口后，可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。RV1126是小型国产化板卡。

在林河生态维护中一些例如垃圾偷倒、破坏林地、违规种养、偷排污水等问题对于人工巡检来说也是一大难点，要么难以发现，要么发现的不及时，而无人机的巡航能够尽可能做到时效性。另外，林河生态资源保护工作中，无人机可以捕捉到许多人工难以察觉的细节，如树木的生长状况、病虫害的发生情况、河道的夜间漂浮垃圾等，及时为管理人员提供更为准确的信息。无人机灵活便捷的特点可以很好地应用在此，可以说，无人机的运用是当下打造智慧林河长制的有利技术。工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。云南工业级图像识别模块器

慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。吉林RV1126处理板图像识别模块国产化芯片

合理地进行垃圾分类是有效进行垃圾处理、减少环境污染与资源再利用中的重要举措，也是目前很合适很有效的科学管理方式，利用现有的生产水平将日常垃圾按类别外理、利用有效物质和能量、埴埋无用垃圾等。这样既能够提高垃圾资源处理效率，又能缓解环境污染问题。而对垃圾的分类首先是在图像识别的基础上的，因此本文想通过使用近几年来发展迅速的深度学习方法设计一个垃圾分类系统，从而实现对日常生活中常见垃圾进行智能识别分类，提高人们垃圾分类投放意识，同时避免人们错误投放而产生的环境污染。吉林RV1126处理板图像识别模块国产化芯片