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成都慧视光电技术有限公司推出的国产化图像检测与跟踪智能处理板——RV1126处理模块,具有以下特点①处理模块使用瑞芯微的RV1126芯片,RV1126是一个高性能、低功耗的视觉处理SOC,具有丰富的外设和功能特性,尤其适合AI相关的应用;②4核CortexA7,每个核具有独自的NEON和FPU,每个核具有32KB的一级数据缓存和一级指令缓存,4核共用512KBL2缓存;③两个MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入接口,每个接口支持4lane,MIPICSI每个lane的比较大速率为2.5Gbps/lane,LVDS比较大速率为1Gbps/lane;④ISP支持的最大分辨率为4416x3312;⑤支持H264,H265视频编码,比较大支持4096x2304@30fps;⑥神经处理单元(NPU),运算能力达到2Tops,支持INT8和INT16;⑦包含一个RISCV微控制器有没有做全国产后跟踪版的公司?山东稳定目标跟踪
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每年全球因为交通事故死亡人数约一百万人左右,还有几千万人因此而受伤或致残,而造成交通事故的主要原因是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等,如何有效的避免此类问题发生,尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展,很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能,以便在遇到紧急事情发生时,能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生,这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”,这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术,“火眼金睛”是怎么炼成的呢?通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡,对车辆前方的影像进行智能分析,准确检测、识别出人、车并进行标注,同时反馈给车辆的“大脑”,从而系统联动做出必要的规避措施。湖北目标跟踪哪里买工程师以RV1126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。
成都慧视光电技术有限公司的RK3399Pro处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像处理板,植入其自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。支持二次开发,方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上,自主研发的具有智能图像算法的处理板,可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪,是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。该产品是在RK3399pro图像处理板的基础上,加入一块视频接口扩展板组成,图像处理板与扩展板之间通过1对1线束连接,从而提供更多的输入视频接口选择。
近年来,随着人工智能的发展,无人机的使用呈现出飞速增长,而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一,这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分,而光电吊舱一般由可见光(或者红外)、图像处理板、伺服等部分组成,图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪,同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息,因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一,起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高,主要应用在较大的飞机上,尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展,大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤,导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下,如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求,经过技术的不断迭代更新,推出了全国产化的RV1126处理板,该处理板支持基于深度学习的目标检测算法(人、车以及特定目标)、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息,重量只有5g,直径*37mm,基本达到了尺寸的要求。如何实现目标识别及跟踪?
在城市空间管理中,AI中台基于人工智能算法与视频技术组件,深入道路交通、工作学习、生活娱乐、城市环境、互联网信息等城市空间,形成智慧交通、客流管理、特定岗位管理、城市环境治理、互联网内容安全等一系列产品模块,应用于车辆及行人违章行为自动识别抓拍和报警推送、公共场所及大型活动区域等地大规模客流疏导管理、服务窗口及工业岗位违规行为监督管理、网络暴恐内容及敏感内容审核等多种场景,实现自动识别、智能分析与辅助决策等功能。慧视RK3399PRO图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。快速目标跟踪有什么
慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。山东稳定目标跟踪
无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中,通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别,为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础,这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂,基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展,采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征,经过一段时间的正确驾驶过程,便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能,无需再通过感知具体的路况和各种目标,大幅提升了辅助驾驶算法的性能。山东稳定目标跟踪
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