内蒙古专业目标识别经验丰富

无人机能够通过高空拍摄快速获取大范围、多角度的地面信息。但是传统的摄像头只能获取视频数据，对于许多需要进行数据分析的行业来说显然不够智能化，从无人机视频数据中快速获取提炼大量有价值的信息，不仅能够提升工作效率，还能够减少不小的成本支出。这就是无人机的AI识别能力。通过识别算法，在无人机工作时就对目标范围进行AI检测识别，从而提炼所需信息。这就需要对无人机进行智能化改造，可以在传统无人机吊舱中植入成都慧视开发的高性能AI图像处理板，如利用RK3588深度开发而成的Viztra-HE030图像处理板，6.0TOPS的算力能够快速处理无人机识别到的复杂画面信息，这样就有了硬件基础，剩下的就需要对自身算法进行不断优化提升。机器狼AI识别模块定制。内蒙古专业目标识别经验丰富

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列，成为了各领域研究开发的优先，它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能，具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中，算法的能力就十分重要，如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精细识别的能力。这个过程，可以通过大量的数据标注，来训练AI。但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注，将会耗费大量时间精力，让成本不可控。辽宁智能化目标识别软件吊舱中植入慧视定制图像处理板就能实现目标识别。

首先摄像机采用的是可见光高清摄像机，具备1920*1080的分辨率，系统视场31.11°×17.8°，其中搜索视场15.8°×15.8°（1080P像素）。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板，之所以采用这块板卡，一方面得益于其低功耗、微型外观的设计，非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景；另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力，在国产化方面也十分完整，安全性十足。两者结合，就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能够达到≥50Hz的跟踪帧率，≥25Hz的检测帧率，实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施，通过一个“小小的”“智慧眼”的加入，便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展，“机器狼”的形态将会不断进步，满足更多多样化需求。

成都慧视开发的RK3588系列高性能图像处理板Viztra-HE030，能够在-40℃~65℃的环境中进行工作，用在寒冷的北方冬天电力巡检领域，可以有效支撑无人机的稳定工作。此外，这款板卡的存储温度范围在-55℃~75℃，遇到更加极端寒冷的天气时，不使用也能够有效抗寒。RK3588属于旗舰机芯片，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，用在电力巡检领域能够快速稳定处理复杂的场景，帮助进行保供电工作。机器人图传识别用哪些AI图像处理板？

无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像，而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案，实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案，两款产品均使用小巧设计，整体组合重量在30g左右，并且都采用小功耗设计，用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下，能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126，能够输出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标，能够识别像素为12*12的目标，且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右（净重5g（不含镜头）），像素分辨率为640*512，采用9/13/25mm三种定焦设计，支持18中伪彩选择，功耗小于0.75W。AI识别怎么选择合适的模块？上海如何目标识别办公平台

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“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，快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连，双芯双向带宽128GB/s，四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入，可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构，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。内蒙古专业目标识别经验丰富