小體積圖像識別模塊應用

來源: 發(fā)布時間:2025-07-19

夏季,為了消減酷暑的炎熱,下水消暑成了老老少少的選擇,這也就給溺水事故埋下了隱患。以前,人工巡視雖然能夠起到一定作用,但是仍不能避免時間差帶來的弊端,每當發(fā)現(xiàn)后可能就為時已晚。而利用無人機,則可以開展不間斷、高密度、大范圍的巡視工作,其靈活機動的特點在巡湖巡河中十分高效。無人機搭載吊艙后升空,能夠看得更遠、更清晰,并且能夠輕松飛到一些盲區(qū)進行巡視。如果只是搭載吊艙仍屬于手動巡視的一種。如果要實現(xiàn)更加智能化的巡視,則可以在無人機光電吊艙的基礎上定制植入具備智能識別檢測的AI圖像跟蹤板,板卡在定制的對“人”的識別算法的賦能下,就能夠對河道內、靠近河道的人進行自動識別跟蹤,一旦發(fā)現(xiàn)有人靠近水域出現(xiàn)涉水等行為,無人機就可以主動靠近,并通過人工喊話、大喇叭等形式對相關人員進行勸導。紅外AI識別模塊定制選擇成都慧視。小體積圖像識別模塊應用

圖像識別模塊

在城市甚至郊外的許多區(qū)域,明令禁止無人機航飛,雖然會有人工進行區(qū)域巡查,但人工巡查始終無法做到滴水不漏。不法分子往往利用監(jiān)管松散、薄弱的時候進行黑飛,這就給許多重要區(qū)域造成了安全風險。為了有效彌補人工監(jiān)管的不足,智能化的空域AI識別被提出應用。其中,比較簡單的方式是利用圖像識別設備,通過目標識別算法的賦能,就能夠實現(xiàn)對攝像頭目標空域進行24小時不間斷的AI識別,一旦發(fā)現(xiàn)無人機黑飛,系統(tǒng)能夠立即鎖定跟蹤并向平臺發(fā)出警報。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,能夠兼容適配國內常規(guī)攝像頭,在自研目標識別算法的共同作用下,即便是小目標像素的飛行器入侵也能夠識別跟蹤。目前,該板卡能夠識別10*10像素的目標,能夠鎖定跟蹤2*2像素的小目標,且整個目標捕獲的時間延遲不大于100ms,快速識別跟蹤目標不成問題。甘肅智能圖像識別模塊鳥類識別的模塊定制。

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成都慧視光電技術有限公司開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,利用國產化高性能芯片RK3588開發(fā)而成,它能夠實現(xiàn)6.0TOPS的算力,能夠輕松應對糧庫內部復雜的環(huán)境,成都慧視可以根據客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制,實現(xiàn)快速的AI害蟲識別。在算法方面,可以使用自己的算法,我司還可以根據需求定制提供算法性能訓練提升工具SpeedDP,平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓練,提升自身算法精度,進而提升攝像頭害蟲識別精度。

在如今的作業(yè)中,無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統(tǒng)的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現(xiàn)盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據收集,幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導,緩解交通壓力。HDMI相機目標識別用圖像處理板。

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瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列,成為了各領域研究開發(fā)的優(yōu)先,它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測、識別以及跟蹤等功能,具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言,將RK3588作為課題進行研究開發(fā),是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中,算法的能力就十分重要,如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,可以利用AI的深度學習能力,讓AI不斷學習這些目標的特征,從而達到精細識別的能力。這個過程,可以通過大量的數(shù)據標注,來訓練AI。但大量待標注工作,常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注,將會耗費大量時間精力,讓成本不可控。如何選擇和的目標識別用圖像處理板?成都性價比高圖像識別模塊識別

無人車避障選擇什么樣的識別模塊?小體積圖像識別模塊應用

利用無人機實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率,在很多行業(yè)都有應用。像安防巡檢、交通管理等,飛在高空的無人機比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野,更能搜集掌握全局信息,再通過和地面巡邏的配合,能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題,比如當環(huán)境變得復雜時,識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法,它不是一成不變的,它也需要適應不同的環(huán)境,因此對于AI算法的訓練也必不可少。小體積圖像識別模塊應用