湖北車載輔助圖像識別模塊接口豐富

校園安全不僅關乎孩子們的安全，還關乎整個社會的發(fā)展。我們需要給孩子們一個安全的學習環(huán)境！基于這樣的共識，成都慧視就推出了校園安全的守護方案。在校園各個角度安裝AI攝像頭，這類攝像頭搭載了慧視光電開發(fā)的Viztra-LE034等圖像處理板，內置高精度的目標識別跟蹤算法，能夠增加校園內安全管理的預警能力。AI攝像頭由各視頻監(jiān)控點和視頻報警設備組成，其中各監(jiān)控點利用視頻監(jiān)測、采集重要場所發(fā)生異常情況的信息和其他有效信息，并控制攝錄系統快速采集圖像信息；所有這些視頻可以通過數據傳輸系統傳輸給視頻報警系統，通過視頻分析算法進行分析、篩選、分類整理、完成設定的配置和報警相應的功能。慧視RK3588圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。湖北車載輔助圖像識別模塊接口豐富

首先是針對于生產機器，利用無人機搭載帶有質檢系統的攝像頭對機器各個部位進行“體檢”，無人機的優(yōu)勢是機動靈活，省去了人工爬上爬下的冗雜時間，并且能夠針對某個點位進行變倍放大，強于人眼的觀察能力。其次是對于生產出的織布而言，AI質檢系統能夠高效精準地檢測這些產品的瑕疵缺陷、色差等問題，系統的優(yōu)勢是能夠實現全天候的巡查檢測，對于24小時自動化生產作業(yè)的紡織廠來說，將是保障生產效率的一大利器。搭建這樣的高效質檢系統可以采用成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，板卡采用了瑞芯微***高性能芯片RK3588，能夠憑借8核處理器輸出6.0TOPS的算力，應用于質檢系統，能夠實現快速的圖像識別處理。同時成都慧視還可以針對行業(yè)特性，定制可應用的AI算法，讓企業(yè)更好地賦能。借由AI智能化檢測技術的應用，既能夠契合消費者對于產品的至臻需求，亦能夠增強企業(yè)的競爭力，促進整個行業(yè)的進步。重慶軌跡圖像識別模塊板RV1126定制板卡的性能突出。

隨著無人機在城市管理領域的大規(guī)模應用，采用無人機追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸，遠距離追蹤車輛，實時上傳記錄位置，幫助地面執(zhí)勤提升攔截效率?；垡昖IZ-YWT201微型雙光吊艙，集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時上報目標的圖像和坐標信息。除此之外，無人機還可以實現智能化追蹤。通過在無人機光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在目標跟蹤算法的賦能下，就能夠對目標車輛進行鎖定跟蹤，即便是車輛短時間內收到視野阻擋，在車輛后續(xù)出現時，也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核處理器能夠輸出6.0TOPS算力，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。

成都慧視光電技術有限公司推出的SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP功能簡潔、上手快，是當下進行AI深度學習訓練的重要的工具。而且目標識別檢測領域，成都慧視開發(fā)的高性能Viztra-HE030圖像處理板，可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區(qū)分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

通過在無人機光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在目標跟蹤算法的賦能下，就能夠對目標車輛進行鎖定跟蹤，即便是車輛短時間內收到視野阻擋，在車輛后續(xù)出現時，也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核處理器能夠輸出6.0TOPS算力，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。利用吊艙和圖像處理板的合作，實現高效追蹤查處“不法車輛”，能夠有效減少事故的發(fā)生，打造安全出行。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。甘肅自主研發(fā)圖像識別模塊AI智能

無人機小吊艙可以采用慧視RV1126圖像處理板實現遠程目標鎖定。湖北車載輔助圖像識別模塊接口豐富

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發(fā)展，這個行業(yè)正發(fā)生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下，AI開發(fā)的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟，而SpeedDP正式采用標準的AI開發(fā)流程，從數據標注到模型開發(fā)，然后進行模型部署，來逐步實現自動化的圖像標注。湖北車載輔助圖像識別模塊接口豐富