安徽車流圖像識別模塊AI智能

在2024年的巴黎奧運會上，AI的應用成為了競技之外的另一個焦點，讓運動員、觀眾、管理人員體驗到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中，安全作為不可避免的話題，成為本次AI作用比較大的領域之一。前期建設時，就采用了智能體育館的方案，配有先進的傳感器和物聯網設備，通過對實時人流的大量數據分析，來預測觀眾接下去會去看什么，優化下一場場館的安保、座位等事務，提升觀眾體驗，提高安保水平。另一方面，攝像頭收集畫面時，還會對監控畫面的每一個人進行安全識別分析，針對于“禁區”除了常規的面部識別外，還會對每個進入場館或者在場館附近徘徊逗留的人進行AI分析，來發現潛在的威脅和異常。然后一旦出現可疑人員或者物品，就可以立即向現場安保發去坐標，從而提升整個場館內外的總體安全性。如何提升目標識別的精度？安徽車流圖像識別模塊AI智能

成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是一款采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588的高性能板卡，具備八核處理器，至高能夠輸出6.0TOPS的算力。通過對接口的定制開發，就能夠應用到城市的各個領域。有了高性能的Viztra-HE030圖像處理板這樣的硬件支持，還需要針對于不同的應用場景定制專屬的識別算法。例如在城市安防巡邏中，執法人員采用無人機進行高空執法，就需要無人機能夠進行實時識別、動態跟蹤，并且根據特殊需求執行特殊任務。這都需要高精尖的算法支持。山東安防監控圖像識別模塊成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。

無人機在農業領域能夠實現高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業環境對于無人機的工作性能要求不一樣，同樣的方案在平原地區適用，在高原地區就不行。因此針對于特殊作業環境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復雜、低氣壓、大溫差的特點，參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業環境特點的性能要求。不比平原的一馬平川，高原由于環境復雜，地形起伏對于無人機的飛行也需要進行控制，無論是高度還是速度甚至距離都需要進行嚴格限制，防止出現撞機等事故。因此，這個方面的智慧化建設就需要無人機具備智能避障的功能，無人機需要在高速度或者遠距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物，并能夠實現避障。

成都慧視開發的RK3588系列高性能圖像處理板Viztra-HE030，能夠在-40℃~65℃的環境中進行工作，用在寒冷的北方冬天電力巡檢領域，可以有效支撐無人機的穩定工作。此外，這款板卡的存儲溫度范圍在-55℃~75℃，遇到更加極端寒冷的天氣時，不使用也能夠有效抗寒。RK3588屬于旗艦機芯片，搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，用在電力巡檢領域能夠快速穩定處理復雜的場景，幫助進行保供電工作。成都慧視開發的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。

在許多目標檢測跟蹤的應用領域，RV1126系列圖像跟蹤板性能稍微欠佳，而RK3588性能則表現過剩，為了中和性能與價格，許多企業就不得不選擇其他替代方案。處于性能中端的RK3399Pro芯片的板卡就脫穎而出。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板正是利用瑞芯微中端芯片RK3399Pro打造而成。性能方面板卡基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構；CPU主頻1.8GHz；能夠提供3.0TOPS算力。GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。目標檢測跟蹤方面，能夠以1080P多格式視頻解碼(VC-1.MPEG-1/2/4，VP8)輸出1080P視頻編碼，支持H.264，VP8格式，視頻后期處理器具備反交錯、去噪、邊緣/細節色彩優化的能力。支持目標點選、框選兩種方式跟蹤目標。鎖定跟蹤支持目標自適應，丟失重鎖定，抗干擾，抗遮擋能力強。小型化圖像識別模塊RV1126。安徽車流圖像識別模塊AI智能

高性能的圖像識別處理板RK3399Pro。安徽車流圖像識別模塊AI智能

實現這些功能的技術中，圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力，植入相應的AI算法，無人機就相當于裝上了“智慧眼”，而且這個“智慧眼”居于高空，能夠在一個定點，俯瞰大范圍，實時監控貨物的存放狀態。遠程控制技術基于網絡通信，通過和圖像處理板的結合，能夠實現低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應用中，可以采用成都慧視開發的高性能圖像處理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板，就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力，能夠根據無人機型號進行接口定制，整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型無人機也能夠裝上。此外，板卡整體功耗在4W左右，不會過多增加無人機的負擔。安徽車流圖像識別模塊AI智能