多系统适配图像处理板解决

在如今的作业中，无人机路面巡查替代传统的人工巡查，展现出巨大的效率优势。像高速施工工地这样的环境下，施工方为了保障施工安全，就需要对施工范围进行严格管控，传统的人工巡查效率低，受限于地形、时间等问题，容易出现盲点。相比人工，利用无人机进行AI识别则可以逐帧图像监测，即便是夜晚也能够利用红外传感器进行数据收集，几乎不会遗漏任何信息。而交通管理部门，则可以利用无人机快速到底事故地点进行疏导，缓解交通压力。慧视光电开发了多款图像跟踪板。多系统适配图像处理板解决

首先摄像机采用的是可见光高清摄像机，具备1920*1080的分辨率，系统视场31.11°×17.8°，其中搜索视场15.8°×15.8°（1080P像素）。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板，之所以采用这块板卡，一方面得益于其低功耗、微型外观的设计，非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景；另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力，在国产化方面也十分完整，安全性十足。两者结合，就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能够达到≥50Hz的跟踪帧率，≥25Hz的检测帧率，实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施，通过一个“小小的”“智慧眼”的加入，便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展，“机器狼”的形态将会不断进步，满足更多多样化需求。可靠图像处理板售后服务慧视光电能够定制PCIE接口的图像处理板。

成都慧视开发的各款式的AI图像处理板，就是助力低空经济发展的传感器技术设备之一。AI图像处理板具备智能图像检测识别以及跟踪的能力，在低空经济领域，能够让无人机实现智慧化赋能。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030，具备6.0TOPS算力，是当下国产图像处理板的性能前列的产品，对于一些复杂应用场景下的识别，RK3588是当仁不让。我司可以根据需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，实现快速适配应用。而RV1126系列图像处理板Viztra-LE026，整体呈小型化设计，尺寸小，整体功耗不大于4W，用在无人机领域，一不会过多占用空间，二不会增加无人机的功耗负担，2.0TOPS的算力，也能满足大多数应用场景的需求。

但这也遇到很多难点，通常情况下，视频回传的延迟大概在200ms左右，随着大量的弹打出，视频传输所需带宽就面临压力，如何在通信带宽有限的情况下，保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输，是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题，慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合，推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内，例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内，多路视频和交互控制共用一对收发信道，信道支持数据透传，外部系统可以使用该信道，传输任意格式的数据；可实时调整视频码率，在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发；能够基于H265实时视频编码；可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机，实现15ms的低延迟编解码，加上数据链传输延迟时间在30ms左右，目前业界前列。通用性强，使用更加灵活，适用更多应用场景；支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输（1080P60FPS），彻底解决“带宽苦恼”；整体时延约60ms（含相机、编解码、显示，不含传输），实现实时控制、实时打击。慧视光电能够根据需求定制RK3588系列图像处理板。

识别算法的性能提升依靠大量的图像标注，传统模式下，需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框，但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助，常规情况下，一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注，如果视频时长或者视频的帧速率增加，需要标注的帧画面将会更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频，需要标注的画面竟然多达5000多张，当我标注到500张的时候，整个人都已经麻木，并且出现情绪波动，望着剩下的4500多张待标注画面，看着都头皮发麻，怎么都不想继续了。哪些图像处理板适用于无人机吊舱。国产化图像处理板定做价格

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长时间一直进行这样的图像标注工作，那无疑是枯燥而乏味的，手酸不说，更多的是精神上的折磨，进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径，无法跳过，当项目紧急时，甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变！慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率，开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练，形成一个可用的预选模型（如果已有模型可以直接使用），然后训练一定阶段后，可以评估此模型的能力，如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集（未进行任何标注）进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作，同时也在不断反哺此模型算法，帮助提升性能。多系统适配图像处理板解决