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贵州车载辅助图像识别模块人工智能

来源: 发布时间:2023年12月28日

RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。远海牧场监控可以加装慧视RK3399Pro图像处理板。贵州车载辅助图像识别模块人工智能

图像识别模块

现在自动拣选机器人可100%的完成工作要求,它们可以安全地导航,检查储物柜中的零部件和产品,使用机械手臂做出正确的拣选,并将拣选物品运输到集结或包装区域。这也就意味着公司运输受损货物或不正确sku的风险要小得多。自动化的质量保证和检查是机器视觉和物联网结合的一个产物,它正在迅速普及。在某些现代制造环境中,即使有人工干预,它也可以帮助管理员实现检查流程的自动化并改善结果。取而代之的是,自动化检测站处理这项高度精细的工作,而人们则需要学习更多认知上要求较高的技能。2025年,协作机器人很可能在所有机器人销售中占据34%的份额。这在很大程度上是由于机器视觉的改善,以及尽可能地消除现代工业中的低效、不准确性和浪费而做出的努力。贵州车载辅助图像识别模块人工智能Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。

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索尼旗下的SONY-7520型号的摄像头作为高倍变焦镜头,能够广泛应用于安防、无人机吊舱、周界监控、边海防监控、森林防火等领域。特别是无人机吊舱,在图像处理板的赋能下,索尼7520相机能够让我们检测、追踪更多的细节,比如边海防监控跟踪、电力巡检、消防救灾、目标搜索跟踪等无人机航拍应用行业。为了让相机具备强大的适应、工作能力,针对于无人机将会遇到的场景、工作要求,工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。

RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。

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算法在其本质上是解决问题的一种方式,并不限于数学,例如按照食谱介绍烤面包时,食谱上所有的步骤就是一个算法。算法根据其自身的复杂程度可以被分为以下几种类型:人工智能算法在本质上亦属于一种方法或步骤。现阶段人工智能算法的技术发展水平处于“黑盒子”阶段,开发“感知者”和“奇点”阶段的算法是人工智能开发者技术发展的方向,亦是学界争议将来是否存在的焦点问题之一。关于人工智能算法的界定,有人认为:算法不需要是软件,从某种意义上来说,算法是基于指定的运行过程将输入数据转换为期望输出的编码过程。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。贵州车载辅助图像识别模块人工智能

慧视RK3399PRO图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。贵州车载辅助图像识别模块人工智能

大数据和机器学习让计算机变得特别聪明,以至于使计算机能够在某些领域很大程度的超过人类的极限能力,比如谷歌AlphaGo战胜了李世石,而人工智能的目的不只是让计算机和人类下下棋而已,可以说未来几十年将面临由大数据带来的智能变化,机器会获得越来越先进的能力。但实际上,人工智能的应用范围博大精深,繁冗复杂,在每一个垂直领域的应用都需要克服难以想象的障碍。所以,我们先拆分大脑的功能,让机器一点点实现智能化。人的大脑需要借助各种感官,如眼睛、耳朵等,感知外界信息,然后进行判断,这其中用机器来代替人眼来做测量跟判断的动作,称为机器视觉,机器视觉是人工智能学科中发展的**为快速的分支,而当今大家熟知的人脸识别技术就是机器视觉富有挑战性的课题之一。贵州车载辅助图像识别模块人工智能