成都自主识别图像识别模块分析 视频传输 成都慧视光电供应

这些都可以通过AI图像处理板实现，但有些领域，涉及到**等信息，就需要进行国产化的选择，这时候，市面上的图像处理板就并不是完全适用。在国产领域，瑞芯微的RK3588始终占据着国产高性能的一席之地，四大四小八核处理器能够输出至高6.0TOPS的算力，使得该板卡能够应用在诸多领域。而在定制开发方面，成都慧视一直深耕，有着十余年经验的开发团队，能够根据需求深度定制不同接口的RK3588系列图像处理板，目前共有想SDI、LVDS、CVBS、Camera link等，开发周期短，服务态度好，售后服务完善。人车识别的模块定制。成都自主识别图像识别模块分析

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。成都国产化图像识别模块板卡供应商慧视光电能够深度定制RK3588系列的目标识别模块。

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。

在嵌入式视觉设备追求“小体积、强性能”的当下，慧视光电推出的40*55毫米24.5克小板卡Viztra-HS063，打破了“功能与体积正相关”的固有认知——这块看似紧凑的板卡，不仅集成了高清视频采集、编解码等全流程功能，更精细攻克了行业长期面临的“低带宽传输难、高延时拖慢响应”两大痛点，为无人机、机器人等领域的智能化升级注入关键动力。在视频传输的“带宽瓶颈”难题上，该板卡实现了颠覆性突破。传统高清视频传输往往需要数兆甚至数十兆带宽支撑，这在偏远地区、复杂电磁环境或多设备协同场景中，极易因带宽不足导致画面卡顿、分辨率缩水。而慧视光电通过自研的高效编码算法与信号优化技术，将1080P高清视频的传输带宽需求压低至500K，为常规方案的1/8甚至更低。这意味着即使在带宽资源稀缺的野外作业、应急通信场景中，搭载该板卡的设备也能稳定传输清晰画面，无需依赖高规格网络基础设施，大幅降低了无人设备的部署限制。无人车避障选择什么样的识别模块？

科技作为新生战斗力，能够赋予安防新生命。在安防巡逻领域，将AI和巡逻车深度结合，就能打造科技感满满的智慧巡逻车。这些巡逻车内置AI模块，模块具备图像处理能力，能够对周边环境中的人、车、障碍物进行识别分析，达到自动驾驶或者远程低延迟控制，在街道园区等环境中自助巡逻。在智慧巡逻车的发展中，带宽和低延迟控制是避不开的话题，一方面是成本，一方面是成像质量。当带宽降低时，摄像头的成像质量将会下降，就会出现看不清，看不全等问题，而带宽的增加不仅带来成本增加，还会带来当巡逻车离控制中心距离增加时控制稳定性的波动。如何提升无人机的AI识别精度？成都国产化图像识别模块板卡供应商

Viztra-HE030是采用RK3588开发而成的AI识别模块。成都自主识别图像识别模块分析

无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像，而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案，实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO?17红外机芯的组合方案，两款产品均使用小巧设计，整体组合重量在30g左右，并且都采用小功耗设计，用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下，能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126，能够输出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标，能够识别像素为12*12的目标，且识别率高于85%。而MiNO?17红外机芯重量在20g左右（净重5g（不含镜头）），像素分辨率为640*512，采用9/13/25mm三种定焦设计，支持18中伪彩选择，功耗小于0.75W。成都自主识别图像识别模块分析