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重庆AI智能图像识别模块板

来源: 发布时间:2022年02月27日

成都慧视光电技术有限公司技术团队长期从事智能图像处理技术与产品的研究工作,在深度学习、目标检测、目标跟踪识别和图像认知等领域积累大量相关技术基础,进行相关产品的预研开发,并在关键技术上不断关注学习全球前沿技术发展,结合所专注的产品领域,持续改进、不断创新。研发的相关软件应用于轨道交通、船舶防撞、电力运维、边海防周界等各个领域,且取得应用方的一致认可。搭载算法的处理板也大量用于安防监控、工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。RK3399处理板如何实现目标的识别及跟踪?重庆AI智能图像识别模块板

图像识别模块

慧眼智能双光AI成像组件是成都慧视光电技术有限公司在其研发的慧眼智能图像处理板基础上,集成了非制冷红外、可见光相机于一体的智能检测、识别产品,根据客户的需求可搭配不同波段的相机产品。应用场景:该款产品可广泛应用于森林防火、电站检测、安防监控、智慧化工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。目标跟踪:1.配合目标检测,支持自主目标跟踪。2.支持手动指定目标进行跟踪。3.目标跟踪算法具有抗遮挡能力。4.目标跟踪算法具有适宜目标尺度变化的能力。5.输出目标跟踪信息。陕西边海防图像识别模块目标检测智慧终端主板方案提供商—慧视光电。

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随着技术的进步,基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面,传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP,这种平台架构已经持续了很长时间,这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求,但是随着AI技术的持续发展,日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高,需要分析的场景也越来越复杂,原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架,此框架支持多种硬件平台的开发,目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开,随着多个产品的研发,框架中积累了大量与硬件平台,图像处理,算法优化,视频输入输出,硬件加速等相关的基础软件组件,通过这些组件的复用,能极大提高软件开发效率和质量。同时,应用开发过程也会不断完善和优化此框架, 将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品,提供给客户使用。

我国幅员辽阔,为了便利运输,修建了漫长铁路线,铁路也成了我国人员流动的主要交通工具之一,深受百姓喜爱。我国也是一个地质灾害比较严重的国家,洪水、暴雨、泥石流、地震都会都对铁路线造成破坏,如何有效的保障铁路线路的安全运行、实时对铁路线路监控并对异常情况进行提前预警是铁路系统迫切需要解决的问题。为了响应相关行业的急切需求,成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的解决铁路线路的迫切需求,对铁路线路重要地段实时监控并对异常情况比如自然气候对铁路造成的损坏、人畜车违规侵入等等提前预警,从而保护铁路运输的安全。国产化主板生产商—慧视光电。

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面对城市治理中高度碎片化和多样性的治理场景,如城管业务中占道经营、乱扔乱倒、乱搭乱建、乱停乱放等现象,可借助开发平台的能力引擎,高效完成定制化算法的开发来辅助人工监管。诸如慧视光电此类企业,基于行业硬件设备,运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪智能处理板。由于每个地区所面临的城市治理问题兼具共通性和个性化,因此从方案设计成本及高效交付的角度来看,采用中台架构依旧是相当有实用性的建设思路。中台框架可以针对不同的场景灵活地调取适用的算法、边端硬件设备以及云端的SaaS服务,快速针对场景的变化进行方案的调整与适配,从而完成方案的复用,减少低效的重复建设。智能图像处理在机场周界中的应用。辽宁图像识别模块解决方案

智能化图像处理板,让监控视觉及应用更智能更高效。重庆AI智能图像识别模块板

近年来,伴随着大数据时代的来临,深度学习在计算机视觉的许多问题,如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功,与传统的目标检测算法相比,深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性,深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象。近几年,业内出现了各种各样的检测框架,不断刷新各种性能指标,然而受限于工业应用的性能与成本要求,效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计,创建了全新的移动端实时检测框架,与其他流行的检测框架相比,该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡,基于选用的硬件平台,可以实现性能优良的移动端实时物体检测。重庆AI智能图像识别模块板

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