RK3588系列图像处理板，采用瑞芯微高性能芯片RK3588开发而成，具备6.0TOPS的算力，整个外形尺寸在85mm*55mm左右。高算力下也就意味着高能耗，10W左右的能耗是一些小型无人机难以承担的。因此，RK3588系列图像处理板常应用于一些中大型无人机，这些无人机的续航更高、负重能力更强、吊舱内的空间更大。而RV1126图像处理板则是“另一面”的RK3588,2T的算力在一些常规场景下足以满足使用，像我司开发的货架产品Viztra-LE034图像处理板，整体尺寸为60mm*40mm，比RK3588稍小，但是功耗确控制到了4W以内，依然能够实现30Hz的稳定检测跟踪，适用于各种无人飞行器。因此，想要选择合适的无人机吊舱用图像处理板，需要根据使用场景的复杂度，对于无人机功耗的要求以及空间大小的考量。低功耗的AI图像识别模块Viztra-LE026.成都视频图像识别模块识别
我司开发的Viztra-HE030就是利用了SDI的这些特性打造的货架产品。这块图像处理板选用RK3588作为处理模块，采用8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。整块板卡功耗小于10W，外形尺寸为85*55mm，能够在-40℃-60℃的环境中稳定工作。板卡提供两路SDI输入，一路SDI输出。支持分辨率为1920*1080输入输出的50Hz检测跟踪，整个跟踪输出延迟≤1帧，可以跟踪2*2像素的小目标，识别10*10像素的小目标。在进行目标识别跟踪时能够提供更多细节处理，提升识别跟踪的概率。成都国产化图像识别模块应用AI图像识别算法成都慧视也可以定制。
随着无人机技术的不断发展，其应用场景也越来越丰富。在消防领域，利用无人机灭火能够带来更高效率。一方面，无人机在高空能够以更广阔的视野获取精细、直观的火场信息，帮助消防团队制定更周密的灭火计划；另一方面，无人机还能参与灭火工作，让无人机挂弹升空，迎着火焰，能够投出精细的灭火弹，瞬间控制火势。此外像高层建筑这种，目前消防救援云梯的高度以及高压水枪的射程通常不足50米，且作业面往往只能在失火建筑的一侧，因此高层建筑的火灾救援在全球范围内都属于消防难题。而无人机这能轻松突破这些限制。要想精细实现这些功能，无人机需要多种传感器、设备的共同作用。其中完成数据采集分析，精细识别火焰则需要图像处理板。图像处理板能够在算法的赋能下，智能化识别火焰，搜集火场数据，高速回传便于分析，也能辅助无人机进行投弹、喷水灭火等工作。
“村超”、“村BA”的爆火的同时，也带动了贵州旅游经济的开花，来自全国各地的人、车大量涌入，带来了经济效益的同时也带来了拥堵的烦恼。针对于人、车拥堵带来的一系列问题，贵州交警采用了数字交管服务，通过数据赋能，实现实时车辆预警，掌握车辆从哪里来、去到哪里，并且可以了解哪些高速路段发生了交通事故、有极端天气等，确保车辆畅通，让游客拥有好的旅途体验。这之中，数据采集处理很关键，需要性能极强的图像处理设备。AI图像识别模块Viztra-LE044.
MIPI视频接口具备高数据传输速率的特点，能够满足高分辨率和高刷新率显示的需求。其传输速度比较高可达数Gbps，确保图像和视频数据能够迅速且准确地传输和处理，在图像处理领域能够和摄像头高效、兼容地进行数据传输。而双MIPI接口的设计采用低电压信号，不仅有效降低了功耗，从而延长了移动设备的续航时间，还让传输速率更上一层楼.慧视光电推出的Viztra-LE048图像处理板，采用瑞芯微RV1126作为主处理器，设计双MIPI输入接口，一路DVP红外输入接口，一路千兆网络输出，能够以不低于50Hz的帧率实现对目标进行自主检测、识别，并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。板卡整体呈现出低功耗、轻量化的特点，外形尺寸在47.8mmX38.5mm×8mm以内，重量不到9g，输出功耗不超过4W。定制AI图像识别模块需要多久。成都目标图像识别模块板卡
双模拟接口的图像识别模块Viztra-HS063.成都视频图像识别模块识别
近几年，低空经济呈现爆发式增长的趋势，无人机凭借其机动灵活的特点在各行各业发光发热，随之便带来了公共安全、空域安全和航空秩序的问题。我们都知道，无人机的飞行操作是需要在固定的区域有着固定的航线，特别是城市中，禁飞区遍布，各大管理部门也加强了管理，但也不能避免“黑飞”的存在。由此可见，低空经济的空域安全监管，需要软硬兼施，必要的强硬手段不可或缺。此前，成都公安就公布了三起典型的“黑飞案例”，有的是无民航局颁发的运营合格证；有的是无人机未进行实名登记，飞行活动长期未履行报批手续；有的是非法在管制空运进行私飞。没有相关的报批，没有相关证件，即便是在自家小区、自家公司工地，都属于“黑飞”。成都视频图像识别模块识别
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