江西算法防抖图像识别模块专业团队
定制下的RK3399PRO图像处理板就能实现基本的接收可见光和红外视频、对目标进行跟踪、输出目标测偏量的功能(特别是典型目标(人、车)检测和识别)。并且能够同时识别处理多达8批目标,识别概率超过85%。此外,根据客户需求,还可以定制以下功能:波门自动搜索和波门引导跟踪功能;具有质心和模板匹配2种跟踪方式;具有跟踪波门手动/自动调节功能;质心跟踪方式下具有黑/白目标手动设置功能;具有十字分划显示/隐藏功能;具有十字分划位置调节功能;以十字中心1~4倍电子放大功能,步长0.1;具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力;具有“画中画”功能,“画中画”显示比例(显示框尺寸)可设置;具有视频输出功能;具有视频记录功能;具有OSD功能;具有自检功能;支持通过网口输出图像(RTSP推流)和接收发送控制指令(TCP协议);支持透传基本相机控制指令:变焦、变倍、通道切换等。Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。江西算法防抖图像识别模块专业团队
图像识别模块
通过在传统监控中植入慧视光电RK3399PRO图像处理板,对监控设备赋能,设备具有目标识别、跟踪的功能,各个角落的摄像头还能实时传输和收集监控数据至控制端,帮助及早甚至在危险情况发生之前发现危险行为或危险情况并发出警报。另外,如果再将传感器放置在工地上或者工人的穿戴设备如安全帽上,就能实时定位工人位置,工人也能收到危险警报。RK3399PRO作为慧视光电开发的全国产化板卡,具备高性能、高精度的优点,加上成都慧视在目标识别领域有着成熟强大的算法,能够很好的保护工人的安全,防患于未然。河南RK3399开发板图像识别模块性能如何慧视光电的RK3588是什么样的板卡?
对于图像识别来说,常见的的应用领域莫过于人脸识别。人脸识别实质上是属于图像识别的一种,它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。正是人脸识别技术的大规模应用,才使我们国家遍布每个角落的天眼工程、雪亮工程,有了更大的应用空间,也使得我们的国家更为安全。
随着科技的发展,无人机技术的不断成熟,电力巡检的方式也在不断改进,相比于传统的人工巡检,无人机电力巡检可以在环境复杂的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之间轻松实现作业,不仅能够节约大量人力物力还极大地提升效率保障安全。搭载了吊舱的无人机能够实现精细化的自主巡检服务,当某处线路出现问题时,无人机能够快速进行筛查,找出故障点,为故障修复人员精确指明方向,减少经济损失。无人机搭载吊舱后还可以在发生自然灾害后,从安全地区起飞到达受灾现场进行勘察,通过远程高空识别,能够对整体线路的受损状况做出初步判断,为指挥和电力抢修提供关键信息。RV1126图像处理板能够定制吗?
RK3399PRO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。图像识别在防火中具有重要作用。安徽边海防图像识别模块技术
成都慧视上线RK3588图像处理板。江西算法防抖图像识别模块专业团队
智能配送机器人需要进行图像采集,并对图像进行深度分析识别,这样机器人才能在复杂的环境下完成任务。在机器人摄像头的基础上加装慧视RK3588图像处理板,就能通过先进的架构、工业级别的运算能力,对识别到的环境进行快速准确的分析,然后进行避障、行进等动作。采用智能机器人进行配送,能够有效提升随后一公里的配送效率,从而为客户带来更好地体验。而使用无人机进行快递配送是当下一个时兴的手段。无人机具备灵活、高效、便捷等优点。在无人机吊舱位置安装慧视微型双光吊舱,200多g的重量不会给无人机带来负担,却能给无人机对环境的识别带来极大便利,快递员只需要站在楼下,就能通过操控无人机精确识别楼层,进行配送,省去了挨家挨户上门的时间。江西算法防抖图像识别模块专业团队
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