您好,欢迎访问

商机详情 -

四川自主识别图像识别模块板卡

来源: 发布时间:2024年04月18日

在民用领域,无人机吊舱能够帮助解决一些危险工作,例如地质研究时,需要对悬崖峭壁等危险区域进行采样识别,无人机吊舱就能远程飞行进行工作;再比如智慧农业领域,当大面积大规模的农场需要收集土地信息等工作,就可以通过无人机吊舱进行航拍,智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析,实现降本增效。在此技术的基础上,成都慧视研发的双光微型吊舱就应运而生,集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器,主要用于对地面飞机、车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,上报目标的图像及坐标信息。边防被入侵可以用图像识别来实时监控。四川自主识别图像识别模块板卡

图像识别模块

市面上有很多做图像处理板和目标识别算法的公司,这就会面临左右为难的选择地步。其实很简单,你就看这家公司的整体概况如何。其一判断图像处理板的业务是不是该公司的主要业务,通常情况下,一个公司的主要业务投入多,技术会相对先进;其二看该公司的业务范围,如果该公司的业务是围绕整个图像处理板展开,则表面该公司有着完整的项目开发建设流程,这种公司通常项目经验丰富,项目开发的时间也会很快;其三看该公司的技术团队成员经验如何,经过长期经验沉淀的产品,往往质量和效果都会很好。云南RK3399Pro开发板图像识别模块人工智能芯片RV1126是小型国产化图像处理板。

四川自主识别图像识别模块板卡,图像识别模块

7月28日开幕的成都大运会为大家带来了一场视觉盛宴。本次大运会,除了成都各种美食、大熊猫外,各类智能服务的出现也着实亮眼。“蓉宝”机器人“蓉宝”机器人以熊猫为外形,具备应急、答疑、翻译等功能。能够在场馆中心递送应急包、自动体外除颤器(AED)等医疗应急工具。一旦场馆内发生突发状况,就可以扫码唤来“蓉宝”机器人。在自动弹出急救包的同时,机身上那块屏幕可以播放示范视频,还能和医生进行远程连线,获得线上急救指导。

图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理。分析,然后识别我们所要研究的目标。图像识别并不是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。生活中很多地方都有图像处理的影子。

四川自主识别图像识别模块板卡,图像识别模块

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。工程师以RK3588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。安徽视觉算法图像识别模块定制方案

AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。四川自主识别图像识别模块板卡

深度学习是机器学习的一个分支,只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的,它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如,神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候,边缘检测类的神经元先反应比较大,也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样,经过科学家大量的观察与实验,总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取,从一个简单的层级到一个复杂的层级,这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式,首先拿到互联网上海量的数据,拿到以后才有海量样本,把海量样本抓取过来做训练,抓取到重要特征,建立一个网络,因为深度学习就是建立一个多层的神经网络,肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层,但是有些复杂的,像刚才讲的谷歌的,里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算,有的层会做图像预算,一般随着层级往下,特征会越来越抽象。四川自主识别图像识别模块板卡