四川深度学习AI智能视觉识别

虽然有这么多的优势，但是消防无人机也有许多难点需要突破，首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制，因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想，烟雾对通信带宽的影响非常明显，存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题，给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题，成都慧视推出的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块可以很好地解决。模块可以在50ms左右低延迟控制4路无人机进行远程操作，带宽占用至低可达500kbps。慧视光电推出了AI算法开发平台SpeedDP。四川深度学习AI智能视觉识别

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。四川深度学习AI智能视觉识别SpeedDP可以节约图像标注时间。

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。

在2025年的春节联欢晚会上，一款引人瞩目的秧歌机器人极具灵活性和协调性的表演，再一次在全世界面前展现了中国科技的进展。2025年春节的深圳街头，1.35米高的人形机器人和警察共同在街头巡逻并解答路人的问题，空中的警用无人机在空中实时监控主要路段的交通情况。这样的场景让我们不禁联想到其他用途，比如军领域，如果能够用机器人代替真人执行许多危险的任务，那将给己方带来巨大的优势。但是大规模集群对网络的要求极高，需要高带宽、低延迟的通信网络才能保证机器人正常工作，目前能够采用的是5G技术（未来的6G通信技术），大规模在边缘端部署低延迟低带宽的图像处理板，实现可视化操作机器人远程工作。如何快速标注复杂的数据集？

延迟直接决定着无人巡逻车能否具备代替传统人工巡逻的能力，延迟高看的晚，机动反应的能力就滞后，就失去了安防时效性。针对于这样的难点，成都慧视在RK3588图像处理平台的基础上内置远程可视化低延迟实时控制系统，定制开发了LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块，模块能够实现在500K带宽条件下以50ms左右的低延迟实时控制多个无人巡逻车。这样低带宽、低延迟条件下的无人巡逻车，控制中心只需要少量的带宽就能实时接收多个无人车回传的数据，而不会出现带宽拥堵等问题，并且能够更稳定的进行远距离作业，到达许多人工无法到达或者有安全风险的区域。此外，RK3588图像处理板还能够赋予无人巡逻车锁定跟踪的能力。当指定区域闯入入侵者，无人巡逻车能够立即识别，并锁定跟踪其动向，实时向控制中心发送位置，成为人工巡逻体系的有力补充，助力打造24小时无间歇安防。算法性能的训练可以自己搞！陕西视频识别AI智能安全帽识别

如何处理大量的待标注数据？四川深度学习AI智能视觉识别

慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台，采用小型化、轻量化工业设计，内置4k定焦可见光相机，长波非制冷红外成像组件，内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块，主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域，满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右，具备10W左右的低功耗优势，但却拥有400G的冲击，比较高10T的超高算力，能够满足线路巡检、事故勘査、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。四川深度学习AI智能视觉识别