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四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制

來源: 發布時間:2025-08-14

利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率,在很多行業都有應用。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境,因此對于AI算法的訓練也必不可少。定制一批目標識別的模塊要多久?四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制

圖像識別模塊

城市濕地公園是“城市之肺”,是生態建設的重要一環,因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復雜交錯,許多區域依靠傳統的人工巡邏,無法到達。此外,人工巡邏的效率遠遠不夠,無法做到及時響應和精確記錄,久而久之,成本就不斷累計增加。無人機的落地應用,能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型,在濕地錯綜復雜的環境中自由穿梭,確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統,通過高清攝像頭抵近觀察,能夠實現濕地全域的高效巡檢。其中,智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎上加裝圖像處理板,通過圖像處理板和算法的共同作用,能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”,這只“智慧眼”能夠精細AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息,通過大量的數據收集,為管理決策提供依據。貴州工業級圖像識別模塊板Viztra-LE026是一個小型化低功耗的AI識別模塊。

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無人機是巡檢領域的空中巡檢員,搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工,實現自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器,實現晝夜巡檢也不是夢,一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中,傳統模式下,工人只能采用望遠鏡遠程查看線路,不僅費眼睛,還費時間。同時,由于光線等外界因素的干擾,缺陷的確認也加大了難度,不得不背著安全帶近距離校驗,工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發現缺陷后,通過抵近觀察的方式進行仔細查看,收集缺陷周圍360°照片回去分析,不僅安全也高效率。

無人機只需要從基地起飛,就能夠對指定區域進行巡檢,智能攝像頭能夠自動問診地面,識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題,然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面,接收無人機回傳的數據,并進行診斷分析,整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診,是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板,就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計,尺寸為ф38*12mm,功率不超過4W,整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱,并且不會過多消耗無人機的續航。此外,Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片,2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。高性能的AI識別模塊選成都慧視光電開發的Viztra-HE030。

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多目標跟蹤是指在連續的圖像中,通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標,并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標出現和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標,所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此,成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是:1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述,利用深度學習提取更高級別的語義特征,這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型,在算法中加入對攝像頭運動的估計,通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略,設計更靈活的數據關聯算法,允許更大的距離閾值來匹配候選目標。慧視光電能夠深度定制RK3588系列的目標識別模塊。成都工業級圖像識別模塊板卡公司

MIPI相機目標識別方案。四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制

無人機在軍備領域有著突出作用,它不僅能幫助進行信息偵查,還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中,在智能精細打擊領域,少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析,能夠實現對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式,能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響,盡可能保證無人機的重復使用,圖像處理設備顯然比無人機本身更加經濟。除了硬件方面,要實現這樣的精細打擊,算法的能力至關重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力,這個過程周期不可估量。傳統方式下,需要大量的外場測試驗證,整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現,則很好的優化了這個過程。四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制

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