常规的图像传感器——AI图像处理板能够在算法的作用下实现对目标的检测识别，只需要定制植入宠物检测算法，摄像头就能够在目标范围内对宠物进行AI“搜寻”，在配合语音对讲功能，实现和宠物的远程互动。这类图像处理板需要特殊定制，一方面是和摄像头的适配，另一方面市面上的图像处理板众多，并不是每个都适合宠物摄像头，板卡的外形尺寸、功耗等都对摄像头的要求不一，因此摄像头厂家需要综合考量进行选择。像成都慧视开发的RV1126系列的Viztra-LE034C图像处理板就十分适合宠物摄像头。这款板卡属于Viztra-LE034的升级款，整体外形在60mm*40mm左右，功耗不高于4W，能够实现稳定的30Hz检测跟踪，用在宠物摄像头领域，不会过多占用摄像头的内部空间和功耗。并且RV1126芯片的价格也不昂贵，不会过多增加整个产品的成本。AI图像识别模块Viztra-HS063.成都运动轨迹图像识别模块方法
一方面，智能化图像处理可以帮助进行巡检工作，在肉眼无法分辨或者特殊区域，无人机通过抵近观察获取图像，然后进行智能分析，找出问题所在，便于人工进行快速处理作业；另一方面，在进行处理作业时也能帮上忙，比如线路结冰，地面远程操控无人机进行除冰操作，图像处理器能够帮助进行自动化定位、避障、精细化操作。（视频源于互联网）在市面上众多的图像处理设备中，成都慧视开发的AI图像处理板Viztra-HE030能够有效实现以上功能。这块图像处理板采用了瑞芯微旗舰机芯片RK3588，四大四小8核处理器能够输出至高6.0TOPS的算力，而成都慧视能够根据需求和应用环境，快速定制开发不同类型的接口，如SDI、CVBS、LVDS、DVP、Cameralink等。选择成都慧视，能够获得更好的应用方案、更短的开发周期、更快的响应速度以及更完善的售后服务。成都运动轨迹图像识别模块方法能够稳定跟踪目标的图像识别模块。
随着低空经济的发展，对于无人机AI跟踪识别模块的需求也愈发旺盛，并且对于模块的要求也越来越严格，于是各种专业的无人机用AI跟踪设备如春笋般涌现。为应对这样的需求，成都慧视也开发了多款无人机可用的AI跟踪模块，像Viztra-LE026、Viztra-LE034、Viztra-HE030等系列，能够满足绝大多数的应用场景。一方面，成都慧视具备作为拥有丰富图像处理模块开发经验，开发速度快，出现问题的概率低。无人机对于AI模块的需求量大，成都慧视也有着批量图像处理模块的开发经验。
小型飞行器在低空领域有着重要作用，在许多应用场景中有目标识别、目标跟踪的需求，但由于飞行器体积、功耗等因素限制，对于AI模块的要求也十分严格。面对这样的需求，AS-DR01小型飞行器用AI模块应运而生。AS-DR01AI模块，集成了前沿AI技术，依托先进的AI算法，实现了对静态、动态目标的自动侦测、锁定跟踪。在飞行过程中，AI系统实时评估并调整无人机的飞行姿态，确保目标跟踪的精确性与后续任务的有效执行。高性能的图像处理器和深度学习算法，能够迅速从视频流中识别到目标，并锁定静态、动态目标，实现稳定且精细的跟踪。AI系统锁定目标后，根据实时数据动态调整策略，有效应对目标移动及环境变动等不确定因素。机器人用AI图像识别模块可以找成都慧视。
延迟直接决定着无人巡逻车能否具备代替传统人工巡逻的能力，延迟高看的晚，机动反应的能力就滞后，就失去了安防时效性。针对于这样的难点，成都慧视在RK3588图像处理平台的基础上内置远程可视化低延迟实时控制系统，定制开发了LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块，模块能够实现在500K带宽条件下以50ms左右的低延迟实时控制多个无人巡逻车。这样低带宽、低延迟条件下的无人巡逻车，控制中心只需要少量的带宽就能实时接收多个无人车回传的数据，而不会出现带宽拥堵等问题，并且能够更稳定的进行远距离作业，到达许多人工无法到达或者有安全风险的区域。此外，RK3588图像处理板还能够赋予无人巡逻车锁定跟踪的能力。当指定区域闯入入侵者，无人巡逻车能够立即识别，并锁定跟踪其动向，实时向控制中心发送位置，成为人工巡逻体系的有力补充，助力打造24小时无间歇安防。双MIPI接口的AI模块Viztra-LE048.成都运动图像识别模块板卡供应商
AI图像识别模块Viztra-HE052.成都运动轨迹图像识别模块方法
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。成都运动轨迹图像识别模块方法
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