成都接口丰富图像识别模块系统

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专门的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。成都慧视自研的AI算法就是机器视觉的一种。慧视RK3399PRO图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。成都接口丰富图像识别模块系统

慧视双光微型吊舱，红外光的对车作用距离为（4.6m×2.3m）；人工识别距离为1.0km；自动识别距离为0.5km；可见光对车的作用距离为（4.6m×2.3m）；人工识别距离为2.0km；自动识别距离可达1.0km；摄像头的工作范围能够达到水平-150°~150°，垂直距离为-110°~10°。对物体的识别数量不少于8个，识别准确率≥85%。远距离、多角度、昼夜成像的特点使得这款微型吊舱非常适用于无人机领域。而双光微型吊舱+慧视AI图像处理板的方案，则能够为需求者提供整合便利，省去自我搭配研发的时间，实现快速集成运用。云南自主识别图像识别模块识别无人机小吊舱可以采用慧视RK3399图像处理板实现远程目标锁定。

成都慧视开发的RK3588和RV1126图像处理板，搭载自研的目标识别、跟踪算法后，无人机能够凭借其低发现率的特征，借助平台搭载的各类探测设备，可以为指挥官提供丰富及时的战场信息（包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等），结合侦察卫星等其他探测手段，可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统，更好的支持**各级指挥官及时准确的作出判断。此外，RK3588和RV1126还能进行精细的远程打击，两款板卡都具备小型化、轻量化的优点，不会过多占用无人机空间增加重量，搭载远程导弹后，飞行到目标区域高空，通过AI智能化图像处理，就能自动或者手动识别打击对象。

让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据，而占大数据总量60%以上的为视频监控数据，与此同时，视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据，它在吸收原有数据的基础上，能够增量式地提升模型的性能，给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制，能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能，哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。工程师以RK3588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。

为了制造一个的汽车零部件，人们需要和机器协作来采购原材料，评估其质量，将它们运输到工厂进行加工，通过质量检查的合格产品会离开工厂，然后零售商或终端用户会收到它们。无论这个产品是在运输中，甚至是还没有组装，机器视觉均提供了一种自动处理它的程序。它提高了各个部门的效率，如装配，并保持更高和更一致的质量水平。有些应用程序很简单，比如在仓库地板上画一条线，让无人驾驶的车辆安全地不越线行驶。其他的机器视觉应用甚至更加复杂，即使是简单的例子也有改变游戏规则的可能。在工业世界中，机器视觉的一些典型例子曾经被是认为很难或不可能外包给机器人的。正如前文提到的，在涉及践行成本、商誉和客户方面，在仓库中拣货就是一个涉及高失误风险的过程，产品损坏、物品位置和SKU的细微变化均有可能造成失误，因此采用机器学习进行货物拣选是一种上上策。成都慧视的板卡支持二次开发!江西机载吊舱图像识别模块技术

RV1126又小又轻，可以用在无人机吊舱不占空间。成都接口丰富图像识别模块系统

Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片，植入公司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，并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。跟踪板的处理为瑞芯微新一代智能视觉芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7内核，内置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术。RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性。成都接口丰富图像识别模块系统