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...
慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台,采用小型化、轻量化工业设计,内置4k定焦可见光相机,长波非制冷红外成像组件,内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块,主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域,满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右,具备10W左右的低功耗优势,但却拥有400G的冲击,比较高10T的超高算力,能够满足线路巡检、事故勘査、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。体积小功耗低的图像识别模块。安徽目标跟踪图像识别模块提供商
可可西里将近5000米的海拔,高寒缺氧、环境恶劣,“机器藏羚羊”需要在这样的环境中跟动物藏羚羊一样在坎坷山路、泥泞湿地穿梭,并实时回传数据,这对机器藏羚羊的灵活性要求很高,远程控制的能力相当重要。此外,可可西里作为动物的“生态王国”,其器地带远离信号塔,网络信号严重不足,“机器藏羚羊”如果要实现远程实时控制和数据的回传,还将面临着弱网甚至无网的困境。成都慧视利用RK3588打造的低延迟低带宽LLSM流媒体传输模块,刚好能够有效解决这些难点。模块具备6T算力,集成GS弱网高清音视频压缩传输系统和GS远程低延迟实时控制技术,具有单一信道同时多路视频传输功能,在不增加通信开支的前提下,增强了“人在回路”信息量和参与度。在同等带宽条件下,系统将比现有编解码方式的视频通信距离增大50%以上,能够在500K带宽条件下控制多路远程无人机设备。并且整个回路的延迟能够控制在50ms(不含数据链)左右,可以有效辅助“机器藏羚羊”在可可西里这样的环境中的远程控制,让其更具灵活性。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块和“机器藏羚羊”的结合方案将有效改善优化可可西里藏羚羊的监测方法,帮助提升智能守护藏羚羊的能力。安徽车载辅助图像识别模块AI智能能够稳定跟踪目标的图像识别模块。

无人机应用范围的不断增加,让其带来的安全隐患也不断增多。军方面,俄乌就是一个很好的例子,你的无人机能打别人,别人也能打你。而民用方面,类似天津无人机黑飞这样的事件不得不防,给航空安全、国土安全造成威胁。因此,无人机反制措施必不可少,如激光反无、电子干扰、物理冲击等。但这些方式,也都是打击模式的区别,在如何发现无人机上都大差不差。不同的打击模式,受成本、环境等影响各有优劣。这之中,无人机物理冲击作为一种比较传统的方式,兼具经济实惠、打击距离远、自动化等优点,使得其在无人机反制领域有着一席之地。
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。慧视光电定制开发图像识别模块。

无人机吊舱作为无人机的眼睛,在很多领域都能看到他的身影,随着低空经济的蓬勃发展,一些小型化吊舱也井喷式出现,如何根据不同的吊舱选择合适的图像处理板,是一个不小的学问,同时也是一门经济账。在市面上诸多类型的图像处理板中,有按价格分类的,也有按性能分类的。慧视光电开发的图像处理板能够帮助吊舱进行智能化升级,使AI前置,实现自动获取信息、处理信息,并实现稳定的目标识别、跟踪等功能。像成都慧视开发的产品中,分为RK3588系列、RK3399Pro系列、RV1126系列,这三个系列按照采用芯片的性能高低,价格也不一样,除了性能有着较大差距外,并不是每块板卡都能即插即用。稳定跟踪目标的AI图像识别模块。安徽目标跟踪图像识别模块提供商
识别打击目标的AI模块。安徽目标跟踪图像识别模块提供商
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。安徽目标跟踪图像识别模块提供商
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...
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