智能图像识别模块应用

化工领域属于高危行业，其作业当中常涉及到易燃易爆、有害有毒物质，因此这类行业的从业人员的健康需要长期关注，国家从退休政策上都予以福利支持。随着科技的发展，这类人员被替代也成为热议的话题。AI+机器人的组合，能够在目前替代人工完成大部分工作，例如，厂区巡检、检测。机器人可以“无伤”接触这些有毒害的物质，或者轻松到达危险区域。同时，这也是这些传统企业进行智能化、无人化转型的举措之一。可以在一定程度上降低生产成本、提升企业产品的市场占有率、提升市场竞争力。机器人AI识别模块定制。智能图像识别模块应用

随着低空经济的发展，对于无人机AI跟踪识别模块的需求也愈发旺盛，并且对于模块的要求也越来越严格，于是各种专业的无人机用AI跟踪设备如春笋般涌现。为应对这样的需求，成都慧视也开发了多款无人机可用的AI跟踪模块，像Viztra-LE026、Viztra-LE034、Viztra-HE030等系列，能够满足绝大多数的应用场景。一方面，成都慧视具备作为拥有丰富图像处理模块开发经验，开发速度快，出现问题的概率低。无人机对于AI模块的需求量大，成都慧视也有着批量图像处理模块的开发经验。山西RK3399处理板图像识别模块人工智能芯片HDMI相机目标识别用图像处理板。

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。

可可西里将近5000米的海拔，高寒缺氧、环境恶劣，“机器藏羚羊”需要在这样的环境中跟动物藏羚羊一样在坎坷山路、泥泞湿地穿梭，并实时回传数据，这对机器藏羚羊的灵活性要求很高，远程控制的能力相当重要。此外，可可西里作为动物的“生态王国”，其器地带远离信号塔，网络信号严重不足，“机器藏羚羊”如果要实现远程实时控制和数据的回传，还将面临着弱网甚至无网的困境。成都慧视利用RK3588打造的低延迟低带宽LLSM流媒体传输模块，刚好能够有效解决这些难点。模块具备6T算力，集成GS弱网高清音视频压缩传输系统和GS远程低延迟实时控制技术，具有单一信道同时多路视频传输功能，在不增加通信开支的前提下，增强了“人在回路”信息量和参与度。在同等带宽条件下，系统将比现有编解码方式的视频通信距离增大50%以上，能够在500K带宽条件下控制多路远程无人机设备。并且整个回路的延迟能够控制在50ms（不含数据链）左右，可以有效辅助“机器藏羚羊”在可可西里这样的环境中的远程控制，让其更具灵活性。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块和“机器藏羚羊”的结合方案将有效改善优化可可西里藏羚羊的监测方法，帮助提升智能守护藏羚羊的能力。AI识别怎么选择合适的模块？

“低慢小”航空器是指飞行高度在1000米以下、飞行时速小于200公里、雷达反射面积小于2平方米的航空器具。主要包括轻型和超轻型飞机（含轻型和超轻型直升机）、滑翔机、三角翼、动力三角翼、载人气球（热气球）、飞艇、滑翔伞、动力滑翔伞、无人机、航空模型（含穿越机）、无人驾驶自由气球、系留气球等。除了宣传外，必要的应对措施也必不可少。针对于重要空域，需要进行24小时不间断的侦测识别。想要实现这样的功能，可以采用图像识别的方法。62752 如何精确的识别弱小目标？山西RK3399处理板图像识别模块人工智能芯片

低空经济需要的小型化AI图像处理板定制。智能图像识别模块应用

作为工业相机接口领域的佼佼者，CameraLink接口凭借其强大的数据传输能力以及稳定性，十分受欢迎。它能满足高速、高分辨率的实数数据传输需求，还能够根据需求，选择Base、Medium、Full等模式。为了应对这样的市场需求，成都慧视利用RK3588作为主处理器，定制打造了多款CameraLink接口的AI图像处理板。Viztra-HE032是慧视光电在国内AI智能芯片RK3588基础上，根据需求定制CameraLink接口的图像处理板，能够实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的的锁定、跟踪。并且支持二次开发。支持1路Cmeralink视频输入输出；支持1路网络RTSP视频流输入输出。智能图像识别模块应用