成都智慧工地AI智能算法分析平台 激光雷达 成都慧视光电供应

由于无人机飞得高，肉眼可见甚至为一个小点，一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题，通过增加小目标的训练样本数量，放大图像或特征使小目标变为大目标，增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法，经过不断的测试验证，算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处理板上有着稳定的表现。具备识别能力后，就需要派出本方无人机对敌对无人机进行锁定打击。在无人机上加装慧视RV1126系列的Viztra-LE044图像处理板，通过算法加持实现对敌方无人机的识别锁定，然后无人机自动起飞，冲击目标无人机，实现反制。慧视光电的跟踪算法有质心和相关两种。成都智慧工地AI智能算法分析平台

在钢铁公司的“钢铁丛林”中，需要经常来回调度大型钢卷，这些重达千吨的物体，需要行车工精细操作行车进行运输。这些行车工往往都是坐在10几米高空的操作室内，通过高清摄像头和操作杆，有序调度钢卷到卡车上。这个过程中，由于操作员距离地面较高，肉眼效果极差，单凭肉眼和经验难以保障调度安全，摄像头的清晰度就至关重要，通过变倍高清能够远距离看到钢卷孔心，然后操作C字钩“精细插针”。并且在调度的过程中，能够实现实时稳定跟踪吊钩，便于更好地操控。这就需要图像处理器件的介入，像成都慧视开发的高性能RK3588系列AI图像处理板，如Viztra-HE030、Viztra-HS063、Viztra-HE032等，能够输出6.0TOPS的算力，并能够实现国产化零器件替代。我司能够根据前端摄像机定制接口，实现和相机的快速结合，用户可以使用自身的吊钩跟踪算法或者由我司定制算法，实现稳定跟踪吊钩。通过高清摄像头和慧视AI图像处理板的结合，既能实现安全生产，又能提升钢卷调度的效率。成都AI智能视觉Viztra-LE071的重量约21.6g。

图像识别是利用AI图像处理板和算法的结合，对“低慢小”飞行器进行检测识别，一旦摄像头画面内捕捉到目标，就能够立即识别并实现锁定跟踪，便于后期的反制等操作。之所以推荐这种措施，是因为改办法实行起来很简便，只需要在既有摄像头的基础上定制AI图像处理板，就能够快速实现。像成都慧视开发的RK3588系列图像处理板，作为国产板卡的性能先进水平，能够输出6T的算力，识别“低慢小”航空器不在话下，此外，成都慧视具备成熟的“低慢小”飞行器识别算法，能够即插即用，实现快速落地。

在视频接受传输领域，模拟相机低成本、无需编解码、延迟低的特点，使得其在FPV等领域有着不小的市场。但其缺点也很明显，分辨率较差，在看远处时，图像质量无法保证；并且距离越远，模拟相机的视频信号在传输过程中衰减十分明显，FPV飞得越远，视频画质损失就越多；此外，模拟相机的稳定性也不足，极易受到信号干扰。但是即便缺点多，但架不住便宜啊。所以可以通过一定的手段，弥补这些缺点。或许模拟相机+数字图传的组合是一个可靠的选择。越是高帧率的相机越能够提供算法的检测稳定性。

虽然有这么多的优势，但是消防无人机也有许多难点需要突破，首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制，因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想，烟雾对通信带宽的影响非常明显，存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题，给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题，成都慧视推出的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块可以很好地解决。模块可以在50ms左右低延迟控制4路无人机进行远程操作，带宽占用至低可达500kbps。慧视光电能够定制开发1000Hz相机用的AI模块。成都智慧工地AI智能算法分析平台

如何打造自己的AI算法呢？成都智慧工地AI智能算法分析平台

数字信号以二进制形式（0和1）传输，抗干扰能力远超模拟信号。即使传输过程中受到干扰，只要信号的逻辑状态未被完全改变，接收端仍能准确还原原始信号，有效避免图像模糊、重影、音频失真等问题。并且数字接口可直接传输未经压缩的高清视频和音频信号，无需进行数模转换，减少了信号损失和失真。因此，很多无人机应用场景中，数字接口始终占据一席之地。慧视光电推出的无人机数字套件Viztra-LE053，采用国内智能AI芯片RV1126，设计一路数字接口（MIPI）视频输入，支持一路网络视频流输出，网络视频流为压缩编码视频，默认H.264编码，RTSP推流，1080P@30Hz；支持指令配置为H.265编码，UDP推流，编码码率、I帧间隔等参数可配置。植入我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。成都智慧工地AI智能算法分析平台