四川圖形圖像識別模塊板

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監(jiān)控糧庫，一旦發(fā)現害蟲就能夠立即向管理平臺發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環(huán)境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。成都慧視定制的RK3588系列AI識別模塊能夠快速集成于無人機吊艙中。四川圖形圖像識別模塊板

我國西部地區(qū)地形復雜、天氣多變，許多電網架設在高山流水之間，給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是，不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人，其中無人機承擔巡檢工作，而智能化機器人進行維護，兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙，吊艙內置圖像識別傳感器，工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式，找出問題所在。無人機機動性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達的區(qū)域，巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業(yè)，效率成倍提升。四川智慧交通圖像識別模塊專業(yè)團隊慧視Viztra-LE034圖像處理板可以用于低空經濟領域。

但這也遇到很多難點，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸，是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發(fā)信道內，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內，多路視頻和交互控制共用一對收發(fā)信道，信道支持數據透傳，外部系統可以使用該信道，傳輸任意格式的數據；可實時調整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像?？梢允乖O備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發(fā)；能夠基于H265實時視頻編碼；可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機，實現15ms的低延遲編解碼，加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業(yè)界前列。通用性強，使用更加靈活，適用更多應用場景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機、編解碼、顯示，不含傳輸），實現實時控制、實時打擊。

進入冬季，北方各地陸續(xù)出現冰凍天氣，給不少地方的保供電工作增添了難度。目前，大多數地方都采用無人機巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下，人工巡檢又很難到達很多區(qū)域，所以還是不得不依靠無人機，只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測，這其中，用于進行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣，圖像處理板能否正常工作十分關鍵，因此選對圖像處理板，關系整個寒冬的電力巡檢。機器狼AI識別模塊定制。

2024年上半年我國就發(fā)生了多起重大火災事故，例如江西新余臨街店鋪起火，河南開封學校禮堂火災等。作為爆發(fā)迅速的一種災害，火災，需要防患于未然。事前預警、事發(fā)情況的透明都是阻礙救援的大敵。因此，基于傳統攝像頭的AI火焰識別就有了存在的必要性?；鹧孀R別技術依托于傳統的攝像頭，目前市面上的火焰識別攝像機分為兩種，一是傳感器和算法組合，在攝像頭的基礎上加裝高性能的AI圖像處理板，再定制化火焰識別的算法，就能夠對攝像頭所示范圍進行智能化監(jiān)控，一旦出現火苗，攝像頭就能夠立即識別并發(fā)出警報。另一個是純算法，致力于在黑暗、煙霧等環(huán)境下，準確捕捉到微小的火焰變化，并通過算法進行識別，從而實現提前預警?；垡暪怆娔軌蛏疃榷ㄖ芌K339pro系列的目標識別模塊。遼寧人臉識別圖像識別模塊廠家

人車識別的模塊定制。四川圖形圖像識別模塊板

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。四川圖形圖像識別模塊板