無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù),對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別,從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造,可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板,如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板,6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息,這樣就有了硬件基礎,剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。低功耗、小體積的圖像處理板。多系統(tǒng)適配圖像處理板好選擇
成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板,就是助力低空經濟發(fā)展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力,在低空經濟領域,能夠讓無人機實現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030,具備6.0TOPS算力,是當下國產圖像處理板的性能前列的產品,對于一些復雜應用場景下的識別,RK3588是當仁不讓。我司可以根據(jù)需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,實現(xiàn)快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,整體呈小型化設計,尺寸小,整體功耗不大于4W,用在無人機領域,一不會過多占用空間,二不會增加無人機的功耗負擔,2.0TOPS的算力,也能滿足大多數(shù)應用場景的需求。多系統(tǒng)適配圖像處理板好選擇成都慧視能夠定制RK3588芯片的圖像處理板。
首先攝像機采用的是可見光高清攝像機,具備1920*1080的分辨率,系統(tǒng)視場31.11°×17.8°,其中搜索視場15.8°×15.8°(1080P像素)。而圖像處理則采用慧視開發(fā)的RV1126高性能圖像處理板,之所以采用這塊板卡,一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計,非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景;另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力,在國產化方面也十分完整,安全性十足。兩者結合,就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率,≥25Hz的檢測幀率,實現(xiàn)捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施,通過一個“小小的”“智慧眼”的加入,便能夠讓其實現(xiàn)許多自動化任務。隨著技術的不斷發(fā)展,“機器狼”的形態(tài)將會不斷進步,滿足更多多樣化需求。
多目標跟蹤是指在連續(xù)的圖像中,通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標,并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標出現(xiàn)和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環(huán)境可能受到外界影響導致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標,所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩(wěn)定性。因此,成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是:1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述,利用深度學習提取更高級別的語義特征,這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型,在算法中加入對攝像頭運動的估計,通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關聯(lián)策略,設計更靈活的數(shù)據(jù)關聯(lián)算法,允許更大的距離閾值來匹配候選目標。慧視光電能夠定制DVP接口的圖像處理板。
成都慧視開發(fā)的RK3588系列高性能圖像處理板Viztra-HE030,能夠在-40℃~65℃的環(huán)境中進行工作,用在寒冷的北方冬天電力巡檢領域,可以有效支撐無人機的穩(wěn)定工作。此外,這款板卡的存儲溫度范圍在-55℃~75℃,遇到更加極端寒冷的天氣時,不使用也能夠有效抗寒。RK3588屬于旗艦機芯片,搭載八核64位CPU,主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,用在電力巡檢領域能夠快速穩(wěn)定處理復雜的場景,幫助進行保供電工作。能夠進行100HZ目標識別的圖像處理板。北京省時省力圖像處理板
無人機識別用圖像處理板。多系統(tǒng)適配圖像處理板好選擇
成都慧視推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數(shù)據(jù)的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數(shù)據(jù)集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用,能夠極大減少整個測試驗證所需時間,減少人力成本支出,減少項目開發(fā)周期,讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。多系統(tǒng)適配圖像處理板好選擇