消防安全一直是城市管理工作的重中之重，传统的监控措施是安装烟雾报警器，但是首环境影响维护成本高，还容易出现误报，或者发出警报时，火势已经很大。并且不适用于户外环境。为了弥补这样的缺点，智能AI安防摄像头可以有效与之联动，实现对火灾早期的快速监测。在消防安全摄像头的基础上加装具备智能图像识别的AI模块，在算法的作用下就能够实现对火焰、烟雾的智能识别，一旦发现异常就能够立即发出警报。这样的AI模块可以选用成都慧视开发的RV1126系列AI图像处理板——Viztra-LE034，这款板卡的处理器为瑞芯微新一代智能视觉芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7内核，内置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术。RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性。足以应对各种环境中识别监测烟雾火焰的任务。板卡设计SDI和CVBS两种接口，使得消防安全摄像头具备昼夜检测的能力，遇到户外森林这样的检测环境也能轻松应对。机器人AI识别模块定制。成都**级图像识别模块系统
当红炸子鸡DeepSeek，无论是行业内还是行业外都在研究。毕竟现在各行各业都想利用AI为自己服务，图像处理领域也不例外。于是便有很多人向我们咨询RK3588+DeepSeek有没有“搞头”？首先回答一下：但是只靠RK3588自身是不现实的！但是可以外接高算力模块。DeepSeek的作用主要是作为一个前端决策大脑，在图像处理时可以帮我们对图像处理板处理的数据进行智能化决策，是实现全自动化作业的步骤之一。要达到这个目的，需要的数据不可估量，因此越是大参数版本的DeepSeek模型越好，像完整版的DeepSeek模型671B的参数量级，以RK3588现在6.0TOPS的算力来看，显然不可能。成都运动轨迹图像识别模块应用无人机吊舱用AI识别模块定制。
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。
无人机技术的蓬勃发展加上大力发展低空经济的政策，传统的铁路巡检正在迎来快速蜕变。以前需要巡检工人带着仪器、安全绳一步一个脚印走出来，整过过程还会有安全风险，而如今利用无人机+人工智能+图像处理器，就能够实现从传统的“人力巡检”转变为“智慧巡检”。特别是在我国广大的中西部地区，山川河流，纵横交错，复杂的地形给巡检工作造成了不小的影响。首先，传统的人巡模式，想要走遍所有区域，花费的时间更多，其次，整个周期下来，成本难以估量。而无人机在AI图像处理板赋能下，既不影响铁路正常运行，也不耽搁巡检人员的其他工作。无人车避障选择什么样的识别模块？
无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像，而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案，实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案，两款产品均使用小巧设计，整体组合重量在30g左右，并且都采用小功耗设计，用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下，能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126，能够输出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标，能够识别像素为12*12的目标，且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右（净重5g（不含镜头）），像素分辨率为640*512，采用9/13/25mm三种定焦设计，支持18中伪彩选择，功耗小于0.75W。人车识别的模块定制。成都运动轨迹图像识别模块应用
慧视图像处理板都有哪些接口？成都**级图像识别模块系统
瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列，成为了各领域研究开发的优先，它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能，具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中，算法的能力就十分重要，如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精细识别的能力。这个过程，可以通过大量的数据标注，来训练AI。但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注，将会耗费大量时间精力，让成本不可控。成都**级图像识别模块系统
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