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很明显，这些“黑飞”都是不经意间的犯错，虽然没有造成大的伤害，但既然是不合规，那就得受到惩罚。对于有关部门而言，日常的普法工作依然需要进行，但也需要开展强有力的监控反制措施。无人机的AI识别其实很简单，只要在无人机、地面摄像头或者其他对空带有摄像头的设备中加入AI图像处理模块，就能够凭借模块加识别算法实现对无人机的精细检测。检测识别作为前置条件下，又能够通过低延迟、高帧频的AI模块，让己方无人机比“黑飞”无人机更快、延迟更低，实现对“黑飞”无人机的物理反制。如果只需要进行简单的识别跟踪，大可选择性价比十足的AI模块。像成都慧视开发的RV1126系列的AI图像处理模块，算力2T，可以基于可见光或者红外的视频流输入，在定制目标检测跟踪算法的赋能下，就能够实现地对空、空对空的AI识别跟踪。模块支持定制开发多种接口，如cameralink、SDI、DVP、CVBS等，满足不同行业的需求。飞鸟识别需要什么样的算法？成都深度学习AI智能分析软件

寒潮天气下，路面容易结冰，车辆打滑的风险增加，铁轨也是如此，结冰受冻会影响列车的正常运行。。在大面积覆冰情况下，巡检人员很难到达特定区域开展巡检工作，无人机相较于人工巡检，能够更大程度发挥全天候、高频次、大范围的特点，有效做到即时响应。除了高效，无人机还具备实现智能化处理的能力，通过红外和可见光两种方式获取画面，再进行实时智能分析处理，帮助识别各种问题。这项技能就需要图像处理设备的介入。通常情况下是无人机搭载吊舱，在吊舱的基础上加装AI图像处理板，在相应算法的辅助下，就能进行智能化处理。成都智慧交通AI智能监控SpeedDP已经迭代到了3.0版本，并且还在不断优化。

机器人控制模块的发展直接决定着远程控制机器人进行工作时的延迟，进而展现出不同的灵活程度。LLSM低延迟低延迟低带宽流媒体传输模块，模块基于RK3588图像传感器，植入GS远程可视化低延时实时控制系统，采用自研软解技术以及单向视频传输和双方指令交互的装备，系统硬件只需1个前端视频服务器。当SDI视频≤4路时，硬件模块（或板卡）尺寸小、功耗低。同时显控终端不需额外的解码硬件。具备在500KBps带宽条件下控制多个机器人进行工作的能力，并且整体延时能够控制在50ms左右，这个延时能够极大降低远程控制机器人工作的稳定性，让机器人具备实现做出更灵活、更意想不到的动作的能力。

在大力发展低空经济的政策号召下，无人机应用遍地开花。在巡检、安防、应急救援等领域，无人机替代了传统的人工，使效率、精度更上一层楼，这之中图像传感器起到了关键作用。虽然市面上的图像传感器五花八门，但像警用、消防用等特殊行业，因此不得不选择国产化图像传感器。国产化的图像传感器虽然不是行业前列性能，但是能够做到性能和安全的双保证，有助于这些特殊行业保护数据安全。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就可以根据需要做到全国产化。这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰处理器RK3588，8nmLP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。SpeedDP可以提升算法开发效率。

模拟相机成本低、延迟低、便于安装操作的特点让其在小型无人飞行器领域有着大量的市场。因此，我司针对这一相机选型的用户定制了一款专属的AI图像处理模块——Viztra-HS063。模块采用RK3588s作为处理器，具备四核Cortex-A76和四核Cortex-A55八核架构，主频达2.4GHz，集成6T算力NPU，支持8K@60fps视频解码与三屏异显输出，支持4G/5G扩展并配备WiFi/蓝牙通信模块及M.2固态硬盘扩展接口。我司定制双模拟接口，植入公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。并且支持二次开发，方便客户快速集成。SpeedDP可以节约图像标注时间。成都智慧交通AI智能监控

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LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块+GYT机载式智能数字图传电台，就能够有效弥补模拟相机的缺点。例如一款模拟相机本身为0延时，信号输入LLSM流媒体传输模块，经过专属软解之后输出延迟为80ms左右，再通过和GYT数字图传的有机结合，使得模拟相机+数字图传+LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块+FPV的组合整体延迟能够控制在100ms以内。这一套组合下来，无人机的飞行更加稳定，抗干扰能力也得到有效加强，更重要的是，作业距离增加，例如以前只能飞一公里，组合件能够飞到五公里，应用场景进一步拓宽。成都深度学习AI智能分析软件