网口输出作为网络设备的通用接口，安装和连接的步骤相对简单。其接口与大多数网络设备兼容，如路由器、交换机等，普及率较高。因此是目前市面上比较常见的一种视频信号输出方式。而CVBS模拟接口的相机由于其延迟低、成本低的优势，也成为许多项目的优先。为了满足这一市场需求，我司打造了不同平台的模拟接口视频输入+网络视频输出的图像处理板、视频转换板。RV1126平台Viztra-LE049图像处理板具有三路PAL视频输入，Viztra-LE034C图像处理板支持1路CVBS视频输入，常用为红外视频输入，PAL制，分辨率为720*576，帧率为25Hz；Viztra-HS063图像处理板采用RK3588s开发而成，算力6T，支持两路CVBS视频输入，CVBS为PAL制，分辨率为720*576，帧率为25Hz；网络视频流为压缩编码视频，默认H.264编码，RTSP推流，1080P@30Hz。无人机用AI图像识别模块。成都运动轨迹图像识别模块分析
LVDS以其固有的低电压、低功耗和有利于高速传输等特点，越来越成为宽带高速系统设计的优先接口标准。作为一种低功耗、低误码率、低串扰和低辐射的差分信号技术，这种传输技术可以达到155Mbps以上，LVDS技术的器是采用极低的电压摆幅高速差动传输数据，可以实现点对点或一点对多点的连接，它能以高达数千Mbps的速度传送串行数据。由于电压信号幅度较低，而且采用恒流源模式驱动，故只产生极低的噪声，消耗非常小的功率，甚至不论频率高低功耗都几乎不变。成都运动轨迹图像识别模块分析AI图像识别模块Viztra-HS063.
数字信号以二进制形式（0和1）传输，抗干扰能力远超模拟信号。即使传输过程中受到干扰，只要信号的逻辑状态未被完全改变，接收端仍能准确还原原始信号，有效避免图像模糊、重影、音频失真等问题。并且数字接口可直接传输未经压缩的高清视频和音频信号，无需进行数模转换，减少了信号损失和失真。因此，很多无人机应用场景中，数字接口始终占据一席之地。慧视光电推出的无人机数字套件Viztra-LE053，采用国内智能AI芯片RV1126，设计一路数字接口（MIPI）视频输入，支持一路网络视频流输出，网络视频流为压缩编码视频，默认H.264编码，RTSP推流，1080P@30Hz；支持指令配置为H.265编码，UDP推流，编码码率、I帧间隔等参数可配置。植入我司自主研发的智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，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。
化工领域属于高危行业，其作业当中常涉及到易燃易爆、有害有毒物质，因此这类行业的从业人员的健康需要长期关注，国家从退休政策上都予以福利支持。随着科技的发展，这类人员被替代也成为热议的话题。AI+机器人的组合，能够在目前替代人工完成大部分工作，例如，厂区巡检、检测。机器人可以“无伤”接触这些有毒害的物质，或者轻松到达危险区域。同时，这也是这些传统企业进行智能化、无人化转型的举措之一。可以在一定程度上降低生产成本、提升企业产品的市场占有率、提升市场竞争力。2T算力的AI图像识别模块。
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。成都慧视定制开发的Viztra-HS063图像识别模块算力6T。成都运动轨迹图像识别模块分析
适合FPV用的图像识别模块有哪些？成都运动轨迹图像识别模块分析
我司开发的Viztra-HE030就是利用了SDI的这些特性打造的货架产品。这块图像处理板选用RK3588作为处理模块，采用8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。整块板卡功耗小于10W，外形尺寸为85*55mm，能够在-40℃-60℃的环境中稳定工作。板卡提供两路SDI输入，一路SDI输出。支持分辨率为1920*1080输入输出的50Hz检测跟踪，整个跟踪输出延迟≤1帧，可以跟踪2*2像素的小目标，识别10*10像素的小目标。在进行目标识别跟踪时能够提供更多细节处理，提升识别跟踪的概率。成都运动轨迹图像识别模块分析
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