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甘肃国产化目标识别郑重承诺

来源: 发布时间:2026年06月14日

高速无人机移动快,所面临的环境复杂,因此对于AI模组的选择有着较高的要求。高算力的AI模块能够快速应对复杂环境,而高帧频的相机能够获取更多的数据细节,便于AI模块进行更高精度的数据分析处理。为了便于大家的项目推进,我司通过大量相机的适配测试,面向市场推荐一套高速无人机用的AI模组。这套模组的AI处理板块采用RK3588s为主处理器的Viztra-HS063M,模组算力6T,相较于之前推出的Viztra-HS063货架版本,增添一个USB接口,并且能够接入高帧频的数字相机,能够基于输入的视频流进行目标检测、目标跟踪等任务。高性能的AI模块搭配高帧率的相机,从图像处理到发出飞行校正指令的时间极短,能够在10ms以内输出脱靶量,更利于无人机跟踪。识别远距离的无人机难不难?甘肃国产化目标识别郑重承诺

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由此可见,对于禁飞,不能是单单出台法律,进行宣传教育,必要的监控反制措施也得有。现在很多企业、研究院都在研究无人机对无人机的反制,通过在己方无人机中加装AI模块,让模块对目标区域的飞行器进行检测、跟踪,然后通过低延迟精细操控实现撞击等反制措施。成都慧视推出的Viztra-HS063 AI模块就是专门为无人机设计的一款产品,它采用RK3588s作为主处理器,设计两路模拟接口,一路MIPI接口,整体尺寸在55*40*10mm左右,重量约24.5g(不含散热器),体积小功耗低,非常适合无人机领域。通过算法模型的植入,加强对无人飞行器的识别跟踪算法的训练,可以极大提升板卡的监测能力。甘肃国产化目标识别郑重承诺火箭机用AI模块Viztra-HS063M。

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不少领域在AI识别跟踪时对相机的帧频要求较高,像高速无人机,需要适配120fps、240fps等相机,一般的视频跟踪板,无法满足这样的要求。为了应对这样的市场需求,我司在Viztra-HS063视频跟踪板的基础上改样升级,将原先的双模拟接口改为双MIPI接口,来适配高帧率的相机。板卡仍采用RK3588s作为主处理器,算力6T。外形仍是40*55mm,单板重量24.5g,整体功耗不高于6W。双路输入时可通过指令进行通道切换,选择处理通道。基于AI算法,可实现对视野内特定类型:人、车、船、飞机(含无人机)等目标的自主检测,返回目标类型、位置和目标大小等相关信息。

MIPI接口,支持高速数据传输比较高可达数Gbps,并且采用低功耗设计,非常适合小型化AI图像处理板的高性能需求。因此,我司将MIPI接口作为定制化的重要方向之一。Viztra-LE048图像处理板采用国产化RV1126芯片,算力2T,功耗不超过4W,重量约9g。植入我司自主研发的智能图像算法,基于双MIPI接口,能够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。能够用于机载吊舱、电子哨兵、边海防监控、智能周界,边海防监控系统等领域。板卡设计两路MIPI作为可见光输入接口,DVP作为红外输入,输出方面则是千兆网络视频输出。有没有识别无人机的AI模块?

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基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对特定目标进行自主检测、识别,并自动或人为手动锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息,实现对目标的实时跟踪功能。并且支持二次开发,方便客户快速集成。视频接口支持1路MIPI+2路CVBS视频输入,CVBS为PAL制,分辨率为720*576,帧率为:25Hz;MIPI需对相机进行定制适配方可使用:连接器、线序及信号时序等;输出接口支持网络视频流输出,网络视频流为压缩编码视频,默认H.264编码,RTSP推流,1080P@30Hz;支持指令配置为H.265编码,UDP推流,编码码率、I帧间隔等参数可配置。无人机AI模块Viztra-HS063M。甘肃国产化目标识别郑重承诺

无人机AI模块Viztra-LE072。甘肃国产化目标识别郑重承诺

Viztra-HS063 视频跟踪板是慧视光电Viztra-HS 系列视频跟踪板的主推货架产品,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,可实时对特定目标进行自主检测、识别,并自动或人为手动锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息,实现对目标的实时跟踪功能。支持二次开发,方便客户快速集成。视频跟踪板采用国内智能AI 芯片RK3588S,是RockChip 全新一代旗舰AIoT 处理器,8nm LP 制程,搭载八核64 位CPU,主频高达2.4GHz。内置AI 加速器NPU,可提供6Tops 算力,支持主流的深度学习框架。正是考虑到一些领域对于空间以及重量的严格要求,我司硬件设计师将AI模块进行了压缩设计,整体外形尺寸在40*55mm,重量约24.5g(加外壳40g)。精致的设计让其更容易融入到其他设备当中。甘肃国产化目标识别郑重承诺