辽宁国产化目标识别经验丰富

“启明935A”系列芯片已经成功点亮，并完成各项功能性测试，达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片，但并非单一芯片，而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再结合灵活的封装方式，快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连，双芯双向带宽128GB/s，四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入，可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。应急无人机用AI图像处理板选慧视光电。辽宁国产化目标识别经验丰富

首先摄像机采用的是可见光高清摄像机，具备1920*1080的分辨率，系统视场31.11°×17.8°，其中搜索视场15.8°×15.8°（1080P像素）。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板，之所以采用这块板卡，一方面得益于其低功耗、微型外观的设计，非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景；另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力，在国产化方面也十分完整，安全性十足。两者结合，就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能够达到≥50Hz的跟踪帧率，≥25Hz的检测帧率，实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施，通过一个“小小的”“智慧眼”的加入，便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展，“机器狼”的形态将会不断进步，满足更多多样化需求。海南移动目标识别联系方式如何选择和的目标识别用图像处理板？

成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP，它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证，进行快速的针对大量数据的AI自动标注，然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中，通过对原始算法的模型训练，能够不断评估算法的能力，然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注，让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用，能够极大减少整个测试验证所需时间，减少人力成本支出，减少项目开发周期，让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。

无人机的智能化是推动低空经济发展的重要引擎，打造智能无人机需要通信、控制、传感器等多种技术的共同作用，其中图像处理板的目标检测识别技术能够在智慧巡检、智慧交通管理、智慧河湖巡查等领域有着积极作用。在成都慧视开发的多款图像处理板中，Viztra-LE026以小型化、低功耗的特点深受行业青睐。Viztra-LE026图像处理板采用了全国产化芯片RV1126，板卡外形呈圆形设计，尺寸为Φ38mm*12mm，重量12g，虽然小巧，但是算力可达2.0TOPS，能够凭借1路MIPI视频输入和1路DVP视频输入实现对目标实时自主检测、识别，并自动或手动锁定跟踪人、车、船等目标。打造一套稳定的识别模块需要多久？

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列，成为了各领域研究开发的优先，它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能，具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中，算法的能力就十分重要，如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精细识别的能力。这个过程，可以通过大量的数据标注，来训练AI。但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注，将会耗费大量时间精力，让成本不可控。如何提升识别算法的性能？湖南安全目标识别控制软件

如何精确的识别弱小目标？辽宁国产化目标识别经验丰富

无人机的迅猛发展，使得无人机的反制技术也水涨船高，常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术，通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板，在算法的作用下，就具备无人机识别的功能，为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快，因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图像处理板。我们都知道，当视频帧率越高时，视频越能够体现画面细节信息，而图像识别算法正是逐帧进行识别，因此，摄像头捕捉到的画面细节越多，识别的精度就会越高。辽宁国产化目标识别经验丰富