無人機吊艙作為無人機的眼睛,在很多領域都能看到他的身影,隨著低空經濟的蓬勃發展,一些小型化吊艙也井噴式出現,如何根據不同的吊艙選擇合適的圖像處理板,是一個不小的學問,同時也是一門經濟賬。在市面上諸多類型的圖像處理板中,有按價格分類的,也有按性能分類的。慧視光電開發的圖像處理板能夠幫助吊艙進行智能化升級,使AI前置,實現自動獲取信息、處理信息,并實現穩定的目標識別、跟蹤等功能。像成都慧視開發的產品中,分為RK3588系列、RK3399Pro系列、RV1126系列,這三個系列按照采用芯片的性能高低,價格也不一樣,除了性能有著較大差距外,并不是每塊板卡都能即插即用。慧視光電能夠深度定制RV1126系列的目標識別模塊。安徽車流圖像識別模塊
首先攝像機采用的是可見光高清攝像機,具備1920*1080的分辨率,系統視場31.11°×17.8°,其中搜索視場15.8°×15.8°(1080P像素)。而圖像處理則采用慧視開發的RV1126高性能圖像處理板,之所以采用這塊板卡,一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計,非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景;另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力,在國產化方面也十分完整,安全性十足。兩者結合,就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率,≥25Hz的檢測幀率,實現捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施,通過一個“小小的”“智慧眼”的加入,便能夠讓其實現許多自動化任務。隨著技術的不斷發展,“機器狼”的形態將會不斷進步,滿足更多多樣化需求。遼寧邊海防圖像識別模塊定制方案低空經濟需要的小型化AI圖像處理板定制。

隨著低空經濟的爆火,無人機的開發應用也迎來了爆發式的增長,但是也隨之帶來了低空安全的問題,對于無人機“黑飛”等不安全的行為,如何有效反制成為行業思考的一項重要議題。其中讓無人機實現AI智能化是一個不錯的方案。賦能無人機智能化,就能夠通過相關設備技術實現無人機AI識別跟蹤無人機,為實現迫降反制等操作提供支撐。慧視光電就能通過定制方案,提供無人機AI跟蹤模塊,讓無人機實現自主識別跟蹤無人機成為可能。方案采用國產高性能芯片RK3588開發而成,通過RK3588四大四小八核處理器輸出6.0TOPS的能力,實現對目標空域的智能AI識別,無人機一旦識別“黑飛”等無人機后,就能夠通過自研算法實現快速鎖定,達到伴飛、反制等目的。
常規的圖像傳感器——AI圖像處理板能夠在算法的作用下實現對目標的檢測識別,只需要定制植入寵物檢測算法,攝像頭就能夠在目標范圍內對寵物進行AI“搜尋”,在配合語音對講功能,實現和寵物的遠程互動。這類圖像處理板需要特殊定制,一方面是和攝像頭的適配,另一方面市面上的圖像處理板眾多,并不是每個都適合寵物攝像頭,板卡的外形尺寸、功耗等都對攝像頭的要求不一,因此攝像頭廠家需要綜合考量進行選擇。像成都慧視開發的RV1126系列的Viztra-LE034C圖像處理板就十分適合寵物攝像頭。這款板卡屬于Viztra-LE034的升級款,整體外形在60mm*40mm左右,功耗不高于4W,能夠實現穩定的30Hz檢測跟蹤,用在寵物攝像頭領域,不會過多占用攝像頭的內部空間和功耗。并且RV1126芯片的價格也不昂貴,不會過多增加整個產品的成本。機器狗AI識別模塊定制。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據,對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別,從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造,可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板,如利用RK3588深度開發而成的Viztra-HE030圖像處理板,6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息,這樣就有了硬件基礎,剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。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。甘肅視覺算法圖像識別模塊供應商
應急無人機用AI圖像處理板選慧視光電。安徽車流圖像識別模塊
騰訊開發的機器人小五,采用輪、腿、足復合設計,使得它具備越障能力的同時,也保持了輪式機器人的運行效率。每條腿都可以單獨伸長縮短,能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執行器后,就能承受住一般成年人的重量。將機器人用于養老服務領域,能夠幫老人取快遞,抱老人起床,帶老人進行活動。機器人內置RGBD相機,在圖像處理板的賦能下,能夠實時檢測周邊環境,進行路線規劃和避障,以高效完成各項工作指令。同時能夠對物體進行AI識別,判斷老人位置、行為動作,為老人的行動做出幫助。安徽車流圖像識別模塊