不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek,但也是跑起来了DeepSeekR1(Qwen21.5B)模型。1.5B什么概念,也就能处理处理轻量级的文字任务,而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题,模型的移植也是难点,很多网络层,瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明,在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的,只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块,打造一个更高算力的RK3588图像处理板,理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向,我们整个团队也在深入研究,相信很快就会有结果。慧视光电可以定制目标检测算法。成都智慧工地AI智能算法分析
随着电子设计技术的不断进步,高速率信号的互连及宽带信道的应用与日俱增,所需传送的数据量越来越大,速度越来越快。目前,存在的点对点物理层接口如RS-422、RS-485、SCSI以及其它数据传输标准,由于在速度、噪声、EMI/EMC、功耗、成本等方面所固有的限制,使其越来越难以胜任实际应用。同样随着军电子技术的发展,在空间通信领域,如跟踪与数据中继卫星系统(TDSS)中,为了实现高速数据中继和测距、测速必须首先解决传输速率高、占用带宽宽所带来的问题;在雷达应用领域,各种新体制雷达的出现以及在宽带侦收、电子对抗等不同领域的应用同样不可避免地面临高速数据的采集和传输问题;因此,采用新的I/O接口技术来解决数据传输这一瓶颈问题显得日益突出。江西智慧工地AI智能提供商如何提升算法开发的效率?

除此之外,模块集成于我司开发的RK3588图像处理板中,能够通过检测识别算法收集数据并实时回传。整个流媒体传输模块集控制、带宽压缩、AI图传等于一体,有效减少了项目整合所需要的时间。图像传输的延迟于相机、后端设备的性能密切相关,在我司进行产品选择开发的过程中,MIPI工业相机SC130GS,表现的很出色,在不断的测试中,电脑屏幕刷新率180Hz不变的情况下,相机帧率为60fps时,传输延迟在50~65ms左右;相机帧率为120fps时,传输延迟在40~55ms左右;相机帧率在240fps时,传输延迟比较低可达30ms左右。
无人机执法已经被有关部门广泛应用,有效提升了执法的效率。它飞得高看得远看的全,特别是像大山、森林等山高坡陡、杂草丛生的环境,传统的人工巡查一是要花费更多时间,二是许多难以到达的区域直接形成死角,而无人机面对这些问题,都能够轻松解决。当无人机成为常规化的检查手段时,智能化巡查的想法也逐步走上舞台,因为无人机的控制比较还是完全依靠于人,而要进一步减少人的干预降低人工成本,AI无人机蓄势待发。想要打造这样的AI无人机可以在传统无人机的基础上,加装智能化图像处理器,通过图像采集、图像分析、图像处理等一系列步骤,完成自动化的巡检流程,从而减少人力干预。成都慧视开发的高性能RK3588系列AI图像处理板Viztra-HE030就可以通过快速的定制开发实现和无人机的强强联合。图像标注是算法性能提升的必经之路。

另一方面,面对常规难题,我们解决问题的速度快,项目的开发周期不会受到过多影响。并且现在许多公司都会自己开发算法,这其中对于数据的训练必不可少,成都慧视还可以配套专属的AI算法训练工具SpeedDP,通过这个工具能够定制训练项目所用的算法,极大提升了开发的进度,满足了向客户短时间提供高性能特定场景图像处理板(跟踪设备)的实际需求。此外,由于许多特殊行业的需求中要求必须进行国产化替代,因此,慧视光电也做了许多工作,通过精心的筛选,帮助进行全国产化替代。飞鸟识别需要什么样的算法?湖南深度学习AI智能
SpeedDP可以开发新算法。成都智慧工地AI智能算法分析
火灾突发性强,蔓延速度快,造成的危害巨大,因此越能提早发现并制止火势变大是降低危害的重要手段。而当下,高效的火情监测手段中,无人机占据着一席之地。消防无人机集自动巡检、灵活、便捷、快速响应等特点于一体,可以有效弥补人工巡检的时效性问题。通过慧视光电推出的AI算法开发平台SpeedDP,能够对大量火焰、火灾的图像数据进行快速的AI标注,帮助提升算法识别检测的精度。成都慧视利用瑞芯微RV1126开发而成的AI图像处理板Viztra-LE034,算力2T,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。设计SDI和CVBS视频输入流,在无人机的飞行过程中,实时对地面图像数据进行深度分析,对火焰进行AI自动识别。此外,AI模块还支持对火情周边的人、车等目标进行AI识别,为救援提供信息。通过慧视SpeedDP和AI识别模块Viztra-LE034的组合,就能够为打造一套完整的AI火情识别分析系统,为火情发现、管理、救援提供大量数据支持。成都智慧工地AI智能算法分析