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吉林RK3399開發(fā)板圖像識別模塊人工智能芯片

來源: 發(fā)布時間:2025-07-29

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列,成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的優(yōu)先,它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測、識別以及跟蹤等功能,具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言,將RK3588作為課題進行研究開發(fā),是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中,算法的能力就十分重要,如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,可以利用AI的深度學習能力,讓AI不斷學習這些目標的特征,從而達到精細識別的能力。這個過程,可以通過大量的數(shù)據(jù)標注,來訓練AI。但大量待標注工作,常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注,將會耗費大量時間精力,讓成本不可控。Viztra-HE030是采用RK3588開發(fā)而成的AI識別模塊。吉林RK3399開發(fā)板圖像識別模塊人工智能芯片

圖像識別模塊

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)自20世紀末提出以來,已經(jīng)從簡單的設(shè)備連接發(fā)展到復雜的智能系統(tǒng)。通過傳感器、執(zhí)行器和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù),物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)對物理世界的實時監(jiān)控和控制。目前,物聯(lián)網(wǎng)已廣泛應用于智能家居、工業(yè)自動化、智慧城市、健康醫(yī)療等多個領(lǐng)域。隨著5G、邊緣計算等技術(shù)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)的連接能力、數(shù)據(jù)處理速度和智能化水平不斷提升。人工智能作為模擬和擴展人類智能的科學,已經(jīng)從理論研究走向了實際應用。深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)的發(fā)展,使得機器能夠執(zhí)行圖像識別、語言翻譯、數(shù)據(jù)分析等復雜任務。人工智能的應用已經(jīng)滲透到醫(yī)療、金融、教育、交通等多個行業(yè),極大地提高了生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量。自主研發(fā)圖像識別模塊廠家MIPI相機目標識別方案。

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進入冬季,北方各地陸續(xù)出現(xiàn)冰凍天氣,給不少地方的保供電工作增添了難度。目前,大多數(shù)地方都采用無人機巡檢的模式,但是面臨如此寒凍的天氣,無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下,人工巡檢又很難到達很多區(qū)域,所以還是不得不依靠無人機,只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測,這其中,用于進行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣,圖像處理板能否正常工作十分關(guān)鍵,因此選對圖像處理板,關(guān)系整個寒冬的電力巡檢。

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注,傳統(tǒng)模式下,需要人工對同一識別目標的數(shù)據(jù)集進行一步一步手動拉框,但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助,常規(guī)情況下,一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注,如果視頻時長或者視頻的幀速率增加,需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻,需要標注的畫面竟然多達5000多張,當我標注到500張的時候,整個人都已經(jīng)麻木,并且出現(xiàn)情緒波動,望著剩下的4500多張待標注畫面,看著都頭皮發(fā)麻,怎么都不想繼續(xù)了。機器狗AI識別模塊定制。

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無人機是巡檢領(lǐng)域的空中巡檢員,搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工,實現(xiàn)自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器,實現(xiàn)晝夜巡檢也不是夢,一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中,傳統(tǒng)模式下,工人只能采用望遠鏡遠程查看線路,不僅費眼睛,還費時間。同時,由于光線等外界因素的干擾,缺陷的確認也加大了難度,不得不背著安全帶近距離校驗,工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發(fā)現(xiàn)缺陷后,通過抵近觀察的方式進行仔細查看,收集缺陷周圍360°照片回去分析,不僅安全也高效率。導引頭智慧眼哪里有?貴州視頻圖像識別模塊技術(shù)

慧視光電能夠深度定制RV1126系列的目標識別模塊。吉林RK3399開發(fā)板圖像識別模塊人工智能芯片

無人機在軍備領(lǐng)域有著突出作用,它不僅能幫助進行信息偵查,還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中,在智能精細打擊領(lǐng)域,少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析,能夠?qū)崿F(xiàn)對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式,能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響,盡可能保證無人機的重復使用,圖像處理設(shè)備顯然比無人機本身更加經(jīng)濟。除了硬件方面,要實現(xiàn)這樣的精細打擊,算法的能力至關(guān)重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力,這個過程周期不可估量。傳統(tǒng)方式下,需要大量的外場測試驗證,整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現(xiàn),則很好的優(yōu)化了這個過程。吉林RK3399開發(fā)板圖像識別模塊人工智能芯片

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