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...
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。高帧频的AI图像识别模块。云南图像识别模块定制方案
在检测识别跟踪的算法方面,我司除了能够提供常用的无人机飞行器识别算法外,还可以利用我司推出的AI算法训练开发平台SpeedDP,进行算法定制开发训练,SpeedDP一方面能够利用既有算法模型对新数据集进行快速的自动标注,反哺算法性能提升,另一方面能够通过算法开发功能实现新目标识别算法的打造,理论上数据量够庞大,实现万物识别也不是梦。利用科技进行黑飞侦测,效率更高,更早发现更快处理,能够减少数据泄露的风险加强安全保护。贵州**级图像识别模块系统低功耗的AI图像识别模块Viztra-LE026.

视频回传在无人机领域非常重要,视频画面的回传延迟,直接决定着对无人机控制的精度,越是能在**短时间内获取更多信息,越能发挥无人机的优势。在实际操作中,会经常遇到视频卡顿、花屏,延迟大等现象,影响因素大都是相机延迟,控制端延迟等综合因素。无人机视频回传的一般流程是无人机在天空端实时拍摄视频,然后视频传输到手柄,地面端就能够实时查看视频。这一段也就是我们说的图传,比如大疆的O3、O4图传,这一段数据传输经过了多个环节,会增加传输的延迟,一般这种无线图传传输1080P的视频,延迟从几十毫秒到几百毫秒不等。因此,为了稳定视频传输,减少延迟,要么在硬件上下功夫,要么就打造专属的视频传输协议,通过减少视频编解码时间,减少整个传输链路的延迟。慧视光电通过自研软解码技术打造的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块,降低了编解码的时间,其编解码时间只需要5个毫秒,其中编码3个毫秒,解码2个毫秒。
随着低空经济的发展,对于无人机AI跟踪识别模块的需求也愈发旺盛,并且对于模块的要求也越来越严格,于是各种专业的无人机用AI跟踪设备如春笋般涌现。为应对这样的需求,成都慧视也开发了多款无人机可用的AI跟踪模块,像Viztra-LE026、Viztra-LE034、Viztra-HE030等系列,能够满足绝大多数的应用场景。一方面,成都慧视具备作为拥有丰富图像处理模块开发经验,开发速度快,出现问题的概率低。无人机对于AI模块的需求量大,成都慧视也有着批量图像处理模块的开发经验。AI图像识别模块Viztra-LE048.

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。云南边海防图像识别模块厂家
适合无人机用的AI模块有哪些?云南图像识别模块定制方案
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。云南图像识别模块定制方案
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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