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“启明935A”系列芯片已经成功点亮，并完成各项功能性测试，达到车规级量产标准。启明935A是行业首颗基于Chiplet(芯粒/小芯片)异构集成范式的自动驾驶芯片，但并非单一芯片，而是一个家族系列。启明935HUBChiplet可以和不同数量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再结合灵活的封装方式，快速形成不同性能等级的SoC芯片。它还支持高带宽的PBLink多芯互连，双芯双向带宽128GB/s，四芯双向带宽64GB/s。启明935A每颗芯片都支持比较大20路的1080p60摄像头输入，可应用于各类端侧AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer结构，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。成都慧视可以定制DVP接口的RK3588图像处理板。智能图像识别模块公司

2024年上半年我国就发生了多起重大火灾事故，例如江西新余临街店铺起火，河南开封学校礼堂火灾等。作为爆发迅速的一种灾害，火灾，需要防患于未然。事前预警、事发情况的透明都是阻碍救援的大敌。因此，基于传统摄像头的AI火焰识别就有了存在的必要性。火焰识别技术依托于传统的摄像头，目前市面上的火焰识别摄像机分为两种，一是传感器和算法组合，在摄像头的基础上加装高性能的AI图像处理板，再定制化火焰识别的算法，就能够对摄像头所示范围进行智能化监控，一旦出现火苗，摄像头就能够立即识别并发出警报。另一个是纯算法，致力于在黑暗、烟雾等环境下，准确捕捉到微小的火焰变化，并通过算法进行识别，从而实现提前预警。山东目标跟踪图像识别模块供应商成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板拥有6.0TOPS的算力。

AI的不断应用发展使得传统的人工工作的弊端得到了很好的弥补。比如在图像标注这个领域，传统的标注需要招聘大量的人员，并且标注图像所耗费的时间精力也是不可估量的，而AI模型的出现让这一切都成为过去。利用慧视光电打造的深度学习算法开发平台SpeedDP，就能够针对场景识别进行特有的模型部署训练，通过大量的训练，让AI学会自动标注图像。平台采用标准的AI算法开发流程，通过从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。

无人机在军备领域有着突出作用，它不仅能帮助进行信息侦查，还能进行智能炮弹高空精细打击。其中，在智能精细打击领域，少不了人工智能的参与。通过人工智能的控制分析，能够实现对打击目标的AI识别。选择这样的方式，能够减少末端打击时对方电子干扰的影响，尽可能保证无人机的重复使用，图像处理设备显然比无人机本身更加经济。除了硬件方面，要实现这样的精细打击，算法的能力至关重要。在实际应用落地之前就需要大量的模拟试验来验证算法的识别能力，这个过程周期不可估量。传统方式下，需要大量的外场测试验证，整个流程繁琐费时费力。而这个工具的出现，则很好的优化了这个过程。FPV如何做到跟踪FPV。

深度学习技术，特别是神经网络，已经在图像和语音识别领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备，实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新，还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展，这一融合将推动智能家居、智能城市、智能制造、智慧医疗等领域的发展，极大地提升人们的生活质量和工作效率。未来，物联网、人工智能和大数据的深度融合将为企业和个人带来更多的机遇和挑战，我们需要不断学习和探索新技术，以充分利用这些技术创造更美好的未来。计算机专业进行实训教学可以选择成都慧视开发的图像处理板。江西智慧工业图像识别模块供应商

小型化图像处理板Viztra-LE026。智能图像识别模块公司

低空经济成为当下火热的行业之一，各行各业都想利用无人机为自己服务，但是却面临一个问题，专业人才严重不足。有关数据显示，我国无人机经营性企业已超过1.7万家，全国实名登记的无人机已超过200万架。而无人机人才的缺口却多达100万，这就给低空经济的快速发展按下了慢速键。各大高校陆续建设无人机专业，但是四年的教学路怎么也得一步一个脚印，为了应对市场需求，只能从高效率的教学方法着手，让学生更多的结合实际操作进行学习，能够让学生在毕业之后更快的适应工作需求，进而提升稳定就业的概率。智能图像识别模块公司