AI智能基本参数
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AI智能企业商机

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。算法提升太费事儿怎么办?重庆AI智能安防

AI智能

当红炸子鸡DeepSeek,无论是行业内还是行业外都在研究。毕竟现在各行各业都想利用AI为自己服务,图像处理领域也不例外。于是便有很多人向我们咨询RK3588+DeepSeek有没有“搞头”?首先回答一下:但是只靠RK3588自身是不现实的!但是可以外接高算力模块。DeepSeek的作用主要是作为一个前端决策大脑,在图像处理时可以帮我们对图像处理板处理的数据进行智能化决策,是实现全自动化作业的步骤之一。要达到这个目的,需要的数据不可估量,因此越是大参数版本的DeepSeek模型越好,像完整版的DeepSeek模型671B的参数量级,以RK3588现在6.0TOPS的算力来看,显然不可能。陕西智慧消防AI智能明火识别SpeedDP能够让企业成为行业10倍效率的公司。

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解决了通信的问题,还面临着复杂场景下算力不足的难点。部署在端侧的图像处理板,算力一般有限,只能进行简单的检测跟踪,如果需要高帧频的检测跟踪,就需要高算力的图像处理板。应对这样的需求环境,成都慧视开发的低延迟低带宽的RK3588高帧频图像处理板可以解燃眉之急。这块板卡集GS远程可视化低延迟控制系统和高帧频于一体,能够实现稳定的100Hz、200Hz目标跟踪,并且对于带宽的需求能够控制在500KBps左右,既实现了对复杂场景的处理能力,也让机器人能够实现更远距离作业,同时降低成本。

该测绘公司和林某向有关单位赔偿损失费用12万元,并在新闻媒体上刊登道歉声明。无独有偶,某测绘公司在承接一商业楼盘项目用地测绘过程中,在明知该测绘项目周边有我涉密区域的情况下,使用无人机对我某涉密区域进行了空中高清拍摄,并将拍摄的照片存储在连接互联网的电脑硬盘中。经查,该测绘公司拍摄的图像包含国家秘密,测绘公司及涉案人员均已受到法律的严惩。对于一些法律意识淡薄的人而言,加强相关法律的科普相当重要,但是针对一些不法分子,这些工作显然就是白忙活,因此对于涉密场所、安全重地的禁飞,上科技很关键。SpeedDP可以节约项目开发成本。

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MIPI接口,支持高速数据传输比较高可达数Gbps,并且采用低功耗设计,非常适合小型化AI图像处理板的高性能需求。因此,我司将MIPI接口作为定制化的重要方向之一。RV1126平台Viztra-LE048图像处理板采用国产化RV1126芯片,算力2T,功耗不超过4W,重量约9g。植入我司自主研发的智能图像算法,基于双MIPI接口,能够实时对目标进行自主检测、识别,并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。能够用于机载吊舱、电子哨兵、边海防监控、智能周界,边海防监控系统等领域。板卡设计两路MIPI作为可见光输入接口,DVP作为红外输入,输出方面则是千兆网络视频输出。Viztra-LE053同样采用RV1126开发而成,外形尺寸为直径36mm的圆形,设计一路MIPI作为视频输入,整体功耗不超过3.5W,重量10g左右。目标跟踪被遮挡后丢失目标怎么办?福建AI智能烟雾识别

哪里能够定制跟踪快艇的AI算法?重庆AI智能安防

在自动化领域,想要实现完整的无人化,就需要人工智能的强势介入,通过摄像头的AI智能化,就犹如工程师的眼睛一样,能够洞察一切。这双眼睛的精度就由AI图像处理板和算法共同决定,其中选对图像处理板这个硬件是基础。作为AI检测的主要部件,图像处理板能够深度分析摄像头获取的信息,通过深度学习算法的优化,从而进行图像识别功能。比如在无人机领域,高空AI检测能够快速识别地面的人、车等目标,为决策者提供信息;而在工业领域,AI检测能够快速识别分析出异物、缺陷等,提升良品率。重庆AI智能安防

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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...

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