“启明935A”系列芯片已经成功点亮,并完成各项功能性测试,达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片,但并非单一芯片,而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再结合灵活的封装方式...
此前,九号电动车的自平衡技术一次次刷新人们的认知,而其中一款探索版车型,甚至加入了智能摄像头,能够识别行人、障碍物,自动规划行驶路线,达成自动驾驶的目的。很多人好奇这种怎么做到的,其实很简单,车辆内部摄像头安装了具备图像处理的传感器。这种传感器就是图像处理板,这类AI板卡在目标识别算法的赋能下,就能够对视野范围的物体进行AI分类识别,从而帮助车辆进行避障。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,采用的是RK3588开发而成,凭借其工业级的性能,6.0TOPS的算力,就能够在车辆行驶过程中的复杂环境下进行周边环境的快速AI识别分类。当然,算法的能力也十分关键,由于车辆行驶环境的不断变化,算法面临的识别画面也不断变化,如何精细的进行识别,关系到车辆的行驶安全。目标检测的精度提升依靠大量的算法模型图像标注。广东移动目标检测
而维修机器人则能够通过图像识别、精细远程控制技术,实现远程快速维修,通过加装高性能图像处理板,机器人能够精细电网缺陷以及损坏程度,并通过摄像头实时回传高清画面,工程师只需要远程操控机器人进行修补,实现精细缝合。整个过程只需要极少数的人员参与,整个巡检维修的时间能够从7小时缩减到1小时,极大地保障了电力供应。成都慧视光电采用RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板,具备八核处理器,采用BTB传输接口,拥有极强传输能力,成都慧视能够凭借丰富的经验,快速集成开发SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金属外壳和散热器。通过6.0TOPS的算力,以及丰富的接口定制,板卡能够快速适配不同的无人机和机器人,用在我国西部电力运维领域,将是工程师打造智能化维护的关键技术。天津省时省力目标检测多少钱无人机目标检测可以用慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。

无人机的迅猛发展,使得无人机的反制技术也水涨船高,常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术,通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板,在算法的作用下,就具备无人机识别的功能,为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快,因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图像处理板。我们都知道,当视频帧率越高时,视频越能够体现画面细节信息,而图像识别算法正是逐帧进行识别,因此,摄像头捕捉到的画面细节越多,识别的精度就会越高。
无人机的智能化是推动低空经济发展的重要引擎,打造智能无人机需要通信、控制、传感器等多种技术的共同作用,其中图像处理板的目标检测识别技术能够在智慧巡检、智慧交通管理、智慧河湖巡查等领域有着积极作用。在成都慧视开发的多款图像处理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特点深受行业青睐。Viztra-LE026图像处理板采用了全国产化芯片RV1126,板卡外形呈圆形设计,尺寸为Φ38mm*12mm,重量12g,虽然小巧,但是算力可达2.0TOPS,能够凭借1路MIPI视频输入和1路DVP视频输入实现对目标实时自主检测、识别,并自动或手动锁定跟踪人、车、船等目标。小目标检测可以用慧视开发的Viztra-HE032图像处理板。

城市湿地公园是“城市之肺”,是生态建设的重要一环,因此对于湿地公园的日常巡逻必不可少。但是大面积的湿地公园地形复杂交错,许多区域依靠传统的人工巡逻,无法到达。此外,人工巡逻的效率远远不够,无法做到及时响应和精确记录,久而久之,成本就不断累计增加。无人机的落地应用,能够有效减少人工成本的问题。无人机能够凭借小巧的身型,在湿地错综复杂的环境中自由穿梭,确保无死角。利用无人机打造智能巡检系统,通过高清摄像头抵近观察,能够实现湿地全域的高效巡检。其中,智能化的措施在于可以在摄像头的基础上加装图像处理板,通过图像处理板和算法的共同作用,能够让无人机摄像头变成“智慧眼”,这只“智慧眼”能够精细AI识别动物、树木、水中的杂物等等信息,通过大量的数据收集,为管理决策提供依据。地对空无人机目标检测。福建目标检测产品
慧视Viztra-HS063能够用于复杂环境的目标检测。广东移动目标检测
多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。广东移动目标检测
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