成都目標圖像識別模塊

在城市甚至郊外的許多區域，明令禁止無人機航飛，雖然會有人工進行區域巡查，但人工巡查始終無法做到滴水不漏。不法分子往往利用監管松散、薄弱的時候進行黑飛，這就給許多重要區域造成了安全風險。為了有效彌補人工監管的不足，智能化的空域AI識別被提出應用。其中，比較簡單的方式是利用圖像識別設備，通過目標識別算法的賦能，就能夠實現對攝像頭目標空域進行24小時不間斷的AI識別，一旦發現無人機黑飛，系統能夠立即鎖定跟蹤并向平臺發出警報。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，能夠兼容適配國內常規攝像頭，在自研目標識別算法的共同作用下，即便是小目標像素的飛行器入侵也能夠識別跟蹤。目前，該板卡能夠識別10*10像素的目標，能夠鎖定跟蹤2*2像素的小目標，且整個目標捕獲的時間延遲不大于100ms，快速識別跟蹤目標不成問題。100Hz高幀頻視頻接入需要RK3588圖像處理板。成都目標圖像識別模塊

無人機被廣泛應用于目標跟蹤，其機動靈活的特點對地面的被跟蹤對象而言簡直就是降維打擊。搭載攝像頭以及傳感器等設備后，無人機可以實現自主飛行，然后通過植入高精度的AI目標跟蹤算法，就能夠分析攝像頭范圍內的物體，通過AI對特征的進一步提取分析，就能夠單獨識別出目標物體形狀，并鎖定其位置。這種技術可以用于各種領域的信息偵查、監視、打擊等任務，比傳統的人工模式更安全更高效。要想實現這樣的技術，可以通過在無人機中安裝光電吊艙，然后在吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，通過算法的賦能就能夠實現。貴州軌跡圖像識別模塊算法FPV如何做到跟蹤FPV。

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。

在許多領域，無人機的作業環境相對復雜，需要識別處理圖像背景目標眾多，這種環境下，要想實現更高精度的檢測識別效果，圖像處理板的性能至關重要。在慧視光電開發的多款圖像處理板中，Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，8nmLP制程，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，支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現。無人機鎖定跟蹤無人機如何做到？

低空經濟成為當下火熱的行業之一，各行各業都想利用無人機為自己服務，但是卻面臨一個問題，專業人才嚴重不足。有關數據顯示，我國無人機經營性企業已超過1.7萬家，全國實名登記的無人機已超過200萬架。而無人機人才的缺口卻多達100萬，這就給低空經濟的快速發展按下了慢速鍵。各大高校陸續建設無人機專業，但是四年的教學路怎么也得一步一個腳印，為了應對市場需求，只能從高效率的教學方法著手，讓學生更多的結合實際操作進行學習，能夠讓學生在畢業之后更快的適應工作需求，進而提升穩定就業的概率。無人機AI目標跟蹤選擇哪塊圖像處理板？云南性價比高圖像識別模塊處理版

成都慧視可以定制CVBS接口的RK3588圖像處理板。成都目標圖像識別模塊

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。成都目標圖像識別模塊