无人机在消防领域的应用优势日益得到大量承认,目前主要用在人员搜救、防火监控、森林防火、高层建筑灭火等领域,特别是随着中国城市化的快速推进,近二十年高层建筑快速增加,高层火灾时有发生,对人民的生命财产造成了巨大损失。一般的高层灭火消防车能水能达到85米高,一层普通楼层的高度为3.4m,所以消防队救火比较高能到85÷3.4=25层左右。但即使在4线城市,层数超过25层的大楼数量也屡见不鲜。消防云梯到不了的地方,无人机则可以快速、轻松可以飞到并携带灭火弹破窗灭火,即便是300米的大楼对于消防无人机而言不在话下。能够稳定跟踪目标的图像识别模块。成都目标图像识别模块系统

在应急救援,消防无人机本就需要被优先保障控制带宽以及航线,黑飞无人机的出现无疑是添堵行为,但是大家都在救火,对于黑飞无人机的管控就相对宽松了,那么有没有不需要人工干预的预防措施呢?其实,通过AI也能够实现黑飞无人机的监视。在公共区域的摄像头中植入高性能的AI图像处理板,定制无人机的识别检测算法,在算法的作用下,就能够对目标空域进行24小时不间断的监控,一旦有不明目标飞入,就能够立即检测并实现跟踪,再通过一定的反制手段实现干扰迫降。这种技术在国内就可以选择成都慧视开发的RK3588图像处理板Viztra-HE030,板卡具备6.0TOPS的算力,即便是复杂环境的空域也能够稳定检测识别,我司自研的小目标跟踪算法针对于飞得高离得远的目标也能够精细跟踪。成都目标图像识别模块系统SpeedDP是一个能够开发训练识别算法的平台。

很明显,这些“黑飞”都是不经意间的犯错,虽然没有造成大的伤害,但既然是不合规,那就得受到惩罚。对于有关部门而言,日常的普法工作依然需要进行,但也需要开展强有力的监控反制措施。无人机的AI识别其实很简单,只要在无人机、地面摄像头或者其他对空带有摄像头的设备中加入AI图像处理模块,就能够凭借模块加识别算法实现对无人机的精细检测。检测识别作为前置条件下,又能够通过低延迟、高帧频的AI模块,让己方无人机比“黑飞”无人机更快、延迟更低,实现对“黑飞”无人机的物理反制。如果只需要进行简单的识别跟踪,大可选择性价比十足的AI模块。像成都慧视开发的RV1126系列的AI图像处理模块,算力2T,可以基于可见光或者红外的视频流输入,在定制目标检测跟踪算法的赋能下,就能够实现地对空、空对空的AI识别跟踪。模块支持定制开发多种接口,如cameralink、SDI、DVP、CVBS等,满足不同行业的需求。
在钢铁公司的“钢铁丛林”中,需要经常来回调度大型钢卷,这些重达千吨的物体,需要行车工精细操作行车进行运输。这些行车工往往都是坐在10几米高空的操作室内,通过高清摄像头和操作杆,有序调度钢卷到卡车上。这个过程中,由于操作员距离地面较高,肉眼效果极差,单凭肉眼和经验难以保障调度安全,摄像头的清晰度就至关重要,通过变倍高清能够远距离看到钢卷孔心,然后操作C字钩“精细插针”。并且在调度的过程中,能够实现实时稳定跟踪吊钩,便于更好地操控。这就需要图像处理器件的介入,像成都慧视开发的高性能RK3588系列AI图像处理板,如Viztra-HE030、Viztra-HS063、Viztra-HE032等,能够输出6.0TOPS的算力,并能够实现国产化零器件替代。我司能够根据前端摄像机定制接口,实现和相机的快速结合,用户可以使用自身的吊钩跟踪算法或者由我司定制算法,实现稳定跟踪吊钩。通过高清摄像头和慧视AI图像处理板的结合,既能实现安全生产,又能提升钢卷调度的效率。工业级的AI图像识别模块Viztra-HE030.

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。适合无人机用的AI模块有哪些?成都目标图像识别模块系统
6T高算力的AI识别模块。成都目标图像识别模块系统
检机器人现如今正慢慢取代传统的人工巡检,成为巡检领域的主力军。在人形机器人中,只有大量采用不同类型的传感器技术,才能追求类人化的意识、行为、动作、功能和生物感知特征,同时具有人所不能及的独特优势和场景适应能力。而图像处理模块的存在,则是让机器人具备识别、检测周边物体的能力,让其能够实现精细操作、避障等功能。这些AI功能慧视光电开发的Viztra-HS063AI图像处理板就可以实现,板卡采用RK3588s开发而成,作为RockChip全新一代旗舰AIoT处理器,它具备8nmLP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。经过我司开发,植入检测算法,基于输入的可见光或者红外视频流实现对周边目标的检测识别。板卡整体尺寸为55*40*10.67mm左右,重量只有24.5g(不含散热器),小巧精致的外形不会占用过多的设计空间。设计双模拟输入接口,一个MIPI接口,提供多种选择,适应不同行业。成都目标图像识别模块系统
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