图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神...
索尼旗下的SONY-7520型号的摄像头作为高倍变焦镜头,能够广泛应用于安防、无人机吊舱、周界监控、边海防监控、森林防火等领域。特别是无人机吊舱,在图像处理板的赋能下,索尼7520相机能够让我们检测、追踪更多的细节,比如边海防监控跟踪、电力巡检、消防救灾、目标搜索跟踪等无人机航拍应用行业。为了让相机具备强大的适应、工作能力,针对于无人机将会遇到的场景、工作要求,工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发的Viztra-LE026图像处理板,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。Viztra-HE030图像处理板识别精度高。网络图像处理板市场报价
成都慧视光电技术有限公司的ViztraHE030图像处理板是采用国内AI智能芯片RK3588的基础上自主研发的智能算法图像处理板,植入其自主研发的AI智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。支持二次开发,方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上,自主研发的具有智能图像算法的处理板,可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪,是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。 人防图像处理板按需定制全国产化智能处理板在海上搜救的重要应用。
在农业领域,除了喷药,杂草处理也能够自动化进行。搭载图像处理板的割草机器人,能够通过定制的算法,在工业级板卡RK3588的强大运算下,快速分析识别农田中,不同植物的类别,进而精确割草。割草的速度能够达到1.2m/s,非常适用于大型农田,并且还可以通过智能算法进行机器人的完美避障,遇到泥块、石头这些障碍物可以轻松绕过。此外,在作物果实成熟时,搭载RK3588图像处理板的采摘机器人也能够进行自动化果实采摘,板卡强大的性能和处理能力,完全适应各种环境的户外作业,也能够保持精确的识别度,快速完成每一株作物的果实采摘。
通过在传统监控中植入慧视光电RK3399PRO芯片的Viztra-ME025图像处理板,对监控设备赋能,设备具有目标识别、跟踪的功能,各个角落的摄像头还能实时传输和收集监控数据至控制端,帮助及早甚至在危险情况发生之前发现危险行为或危险情况并发出警报。另外,如果再将传感器放置在工地上或者工人的穿戴设备如安全帽上,就能实时定位工人位置,工人也能收到危险警报。RK3399PRO作为慧视光电开发的全国产化板卡,具备高性能、高精度的优点,加上成都慧视在目标识别领域有着成熟强大的算法,能够很好的保护工人的安全,防患于未然。回家刷脸进门就是图像处理技术在起作用。
在执行高空侦查、巡检、应急救援等任务时,无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰,造成不同幅度的振动,从而影响板卡能否正常完成任务,因此,振动测试就是为了保证慧视光电开发的AI图像处理板在这样的环境下也能稳定成像。在农业领域,无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作,有效地减少浪费和污染。在工作时,无人机可能会受到微风、电磁等影响导致无人机振动;此外,在山区,无人机受到地形影响需要不断改变飞行轨迹和高度来进行避障,也会影响板卡成像。而振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。合格的板卡都是经过千锤百炼方能“登上战场”,成都慧视正是凭借这样的作风,才能成为各大企业信任的伙伴。图像处理板可以帮助动物纪录片拍摄中锁定跟踪目标。国产化图像处理板服务热线
成都慧视的板卡制作工艺很精良。网络图像处理板市场报价
图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理。分析,然后识别我们所要研究的目标。图像识别并不只是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。网络图像处理板市场报价
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神...
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