这时，智能化的AI无人机就可以先一步进行巡检，及时收集路面信息，并通过广播、无人机喊话、互联网媒体等渠道将心思推送。无人机的巡检效率相比传统人工巡查方式，能充分发挥全时段、全天候、大范围、智能分析等优势，及时发现和消除安全隐患，有效提升交通安全水平和管理质效。要想实现这样的效果，无人机可以搭载成都慧视开发的高性能RK3588图像处理板Viztra-HE030，6.0TOPS高算力能够无压力应对复杂的高速公路信息处理，BTB接口实现更稳定的传输能力，让结冰路面无处遁形。低功耗的AI图像识别模块Viztra-LE026.成都AI智能图像识别模块板
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智能图像识别模块板卡工业级的AI图像识别模块Viztra-HE030.
慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台，采用小型化、轻量化工业设计，内置4k定焦可见光相机，长波非制冷红外成像组件，内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块，主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域，满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右，具备10W左右的低功耗优势，但却拥有400G的冲击，比较高10T的超高算力，能够满足线路巡检、事故勘査、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。
通过在无人机摄像头的基础上加装智能化AI图像处理板，植入目标识别算法，无人机升空后，可以进行自动化巡飞，算法能够对视野范围内的人进行AI检测识别，一旦发现目标便可抵近观察，而后台则能够实时接收前端画面，并记录实时坐标，为人工救援提供精确信息。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板，能够根据前端相机接口进行深度定制，像一般的CVBS、LVDS、SDI、DVP、Cameralink等接口，都可以快速定制开发，板卡6.0TOPS的算力处理复杂的山林环境也不会太吃力。低延迟低带宽的图像识别模块。
在应急救援，消防无人机本就需要被优先保障控制带宽以及航线，黑飞无人机的出现无疑是添堵行为，但是大家都在救火，对于黑飞无人机的管控就相对宽松了，那么有没有不需要人工干预的预防措施呢？其实，通过AI也能够实现黑飞无人机的监视。在公共区域的摄像头中植入高性能的AI图像处理板，定制无人机的识别检测算法，在算法的作用下，就能够对目标空域进行24小时不间断的监控，一旦有不明目标飞入，就能够立即检测并实现跟踪，再通过一定的反制手段实现干扰迫降。这种技术在国内就可以选择成都慧视开发的RK3588图像处理板Viztra-HE030，板卡具备6.0TOPS的算力，即便是复杂环境的空域也能够稳定检测识别，我司自研的小目标跟踪算法针对于飞得高离得远的目标也能够精细跟踪。能够接入高帧频相机的图像识别模块有没有？成都视频图像识别模块系统
RK3588s系列AI图像识别模块。成都AI智能图像识别模块板
模拟信号CVBS英文全称为CompositeVideoBroadcastSignal或CompositeVideoBlankingandSync。中文翻译为复合视频广播信号或复合视频消隐和同步。由于其传输快，低延迟的特点，在许多行业中应用大量。它以模拟波形来传输数据。复合视频包含色差（色调和饱和度）和亮度（光亮）信息，并将它们同步在消隐脉冲中，用同一信号传输。特别是在一些无人设备的控制领域，模拟信号传输有着很大的优势。为了应对这些行业的需求，成都慧视也利用RV1126、RK3588s等芯片，开发设计了CVBS接口的AI图像处理板。利用RV1126开发的Viztra-LE034图像处理板就设计了一路CVBS作为常规的红外视频输入输出，采取PAL制，分辨率为720*576，帧率25Hz，基于输入红外的视频流，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。并且支持二次开发，方便客户快速集成。成都AI智能图像识别模块板
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