广西稳定目标识别情况
关键词: 广西稳定目标识别情况 目标识别
2026.06.16
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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。作用距离受环境、镜头等综合因素影响。广西稳定目标识别情况
目标识别
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。云南视频目标识别远程协助穿越机用AI模块Viztra-LE072。

巡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-HS063 AI图像处理板就可以实现,板卡采用RK3588s开发而成,这是一个国产化的芯片。
CameraLink接口传输快、稳定性高,因此在工业检测领域得到了广泛应用。成都慧视利用RK3588开发的Viztra-HE057正是一款设计了这样一款AI图像处理板。板卡设计了一路CameraLinkBase接口+一路SDI接口,其中SDI设计初衷是作为可见光视频输入接口,视频的默认分辨率为1080P,可配置为720P,帧率自适应支持25/30/50/60Hz;而CameraLinkBase接口则设计为红外视频输入,通过单路或者双路视频流输入,板卡能够基于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。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。有没有三光输入的无人机AI模块?

高速无人机速度快、机动性高、低成本的特点让其在很多领域的作用日渐凸显。但是作为一把双刃剑,空对空的高速无人机对抗也是一大难点。解除限制的高速无人机速度能够轻松达到200km/h,在这样的高速状态下,己方无人机的稳定性以及跟踪对方无人机的稳定性将会受到很大影响。空对空的对抗中,背景大部分将会是复杂的地面,建筑物、树木、山丘等各种障碍物,会影响无人机的视觉识别系统,加之像高速FPV这样个头又小,就难以准确识别和追踪敌方无人机。慧视光电开发的Viztra-LE071AI模块可以接可见光也可以接红外机芯。流畅目标识别控制软件
无人机AI模块Viztra-LE072。广西稳定目标识别情况
Viztra-HE052F是慧视光电全新推出的高分辨率、高帧频图像处理板卡,采用FPGA+RK3588的硬件架构,可支持Cameralink Full/Medium/Base制式接口的高分辨率、高帧率视频输入,实时对特定目标的自主检测与识别,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。板卡也可支持二次开发,预置系统底层及硬件驱动,提供相机采集、OSD叠加、视频编码推流等基本功能的SDK及demo例程,方便客户快速进行项目开发与集成。模块算力达6.0TOPS,面对复杂场景时,能够实现数据的快速处理,提升检测识别的速度。模块视频输入的帧率随相机输入帧率,比较高可达1000Hz,高帧率的适配输入,能够为模块提供更多的数据细节,提升跟踪的稳定性。广西稳定目标识别情况
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