成都深度学习AI智能视觉识别 慧视光电 成都慧视光电供应

在视频接受传输领域，模拟相机低成本、无需编解码、延迟低的特点，使得其在FPV等领域有着不小的市场。但其缺点也很明显，分辨率较差，在看远处时，图像质量无法保证；并且距离越远，模拟相机的视频信号在传输过程中衰减十分明显，FPV飞得越远，视频画质损失就越多；此外，模拟相机的稳定性也不足，极易受到信号干扰。但是即便缺点多，但架不住便宜啊。所以可以通过一定的手段，弥补这些缺点。或许模拟相机+数字图传的组合是一个可靠的选择。SpeedDP已经迭代到了3.0版本，并且还在不断优化。成都深度学习AI智能视觉识别

随着低空经济的爆火，无人机的开发应用也迎来了爆发式的增长，但是也随之带来了低空安全的问题，对于无人机“黑飞”等不安全的行为，如何有效反制成为行业思考的一项重要议题。其中让无人机实现AI智能化是一个不错的方案。赋能无人机智能化，就能够通过相关设备技术实现无人机AI识别跟踪无人机，为实现迫降反制等操作提供支撑。慧视光电就能通过定制方案，提供无人机AI跟踪模块，让无人机实现自主识别跟踪无人机成为可能。方案采用国产高性能芯片RK3588开发而成，通过RK3588四大四小八核处理器输出6.0TOPS的能力，实现对目标空域的智能AI识别，无人机一旦识别“黑飞”等无人机后，就能够通过自研算法实现快速锁定，达到伴飞、反制等目的。成都深度学习AI智能视觉识别慧视光电可以定制AI算法。

随着电子设计技术的不断进步，高速率信号的互连及宽带信道的应用与日俱增，所需传送的数据量越来越大，速度越来越快。目前，存在的点对点物理层接口如RS-422、RS-485、SCSI以及其它数据传输标准，由于在速度、噪声、EMI/EMC、功耗、成本等方面所固有的限制，使其越来越难以胜任实际应用。同样随着军电子技术的发展，在空间通信领域，如跟踪与数据中继卫星系统（TDSS）中，为了实现高速数据中继和测距、测速必须首先解决传输速率高、占用带宽宽所带来的问题；在雷达应用领域，各种新体制雷达的出现以及在宽带侦收、电子对抗等不同领域的应用同样不可避免地面临高速数据的采集和传输问题；因此，采用新的I/O接口技术来解决数据传输这一瓶颈问题显得日益突出。

不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek，但也是跑起来了DeepSeekR1（Qwen21.5B）模型。1.5B什么概念，也就能处理处理轻量级的文字任务，而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题，模型的移植也是难点，很多网络层，瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明，在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的，只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块，打造一个更高算力的RK3588图像处理板，理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向，我们整个团队也在深入研究，相信很快就会有结果。哪里能够定制跟踪目标的AI算法？

在嵌入式视觉设备追求“小体积、强性能”的当下，慧视光电推出的40*55毫米24.5克小板卡Viztra-HS063，打破了“功能与体积正相关”的固有认知——这块看似紧凑的板卡，不仅集成了高清视频采集、编解码等全流程功能，更精细攻克了行业长期面临的“低带宽传输难、高延时拖慢响应”两大痛点，为无人机、机器人等领域的智能化升级注入关键动力。在视频传输的“带宽瓶颈”难题上，该板卡实现了颠覆性突破。传统高清视频传输往往需要数兆甚至数十兆带宽支撑，这在偏远地区、复杂电磁环境或多设备协同场景中，极易因带宽不足导致画面卡顿、分辨率缩水。而慧视光电通过自研的高效编码算法与信号优化技术，将1080P高清视频的传输带宽需求压低至500K，为常规方案的1/8甚至更低。这意味着即使在带宽资源稀缺的野外作业、应急通信场景中，搭载该板卡的设备也能稳定传输清晰画面，无需依赖高规格网络基础设施，大幅降低了无人设备的部署限制。算法提升太费事儿怎么办？成都深度学习AI智能视觉识别

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该测绘公司和林某向有关单位赔偿损失费用12万元，并在新闻媒体上刊登道歉声明。无独有偶，某测绘公司在承接一商业楼盘项目用地测绘过程中，在明知该测绘项目周边有我涉密区域的情况下，使用无人机对我某涉密区域进行了空中高清拍摄，并将拍摄的照片存储在连接互联网的电脑硬盘中。经查，该测绘公司拍摄的图像包含国家秘密，测绘公司及涉案人员均已受到法律的严惩。对于一些法律意识淡薄的人而言，加强相关法律的科普相当重要，但是针对一些不法分子，这些工作显然就是白忙活，因此对于涉密场所、安全重地的禁飞，上科技很关键。成都深度学习AI智能视觉识别