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。低功耗的AI图像识别模块Viztra-LE026.成都轨迹图像识别模块识别
户外探险已是当下一个时兴的运动，但是这种运动带来了一个问题，那就是救援。当探险者迷失在山林间，会给救援造成许多困难，复杂的地形阻挡了被困者也阻挡着救援团队，而探险者可能处于失去联络的状态，救援团队则不知道被困位置。在崇山峻岭间，救援就是在和死神赛跑，对于救援团队救援技术都有着高要求。传统的人工搜索效率低下，显然不能满足救援需求，无人机的应用则和人工救援形成了一定的互补。无人机机动灵活的特点，可以搜寻人工难以抵达的区域，同时无人机升空的视野更广阔看得更远，即便是在夜间，搭载红外传感器的无人机也能够进行高效工作。而这之中，图像算法则能够赋能AI搜救，通过定制算法，能够快速排查、定位目标人员位置，在大范围远距离的观察者有时候比人眼好使。成都轨迹图像识别模块识别体积小功耗低的图像识别模块。
科技作为新生战斗力，能够赋予安防新生命。在安防巡逻领域，将AI和巡逻车深度结合，就能打造科技感满满的智慧巡逻车。这些巡逻车内置AI模块，模块具备图像处理能力，能够对周边环境中的人、车、障碍物进行识别分析，达到自动驾驶或者远程低延迟控制，在街道园区等环境中自助巡逻。在智慧巡逻车的发展中，带宽和低延迟控制是避不开的话题，一方面是成本，一方面是成像质量。当带宽降低时，摄像头的成像质量将会下降，就会出现看不清，看不全等问题，而带宽的增加不仅带来成本增加，还会带来当巡逻车离控制中心距离增加时控制稳定性的波动。
对于这种环境场景的救援，算法的能力要求很高，因此需要针对于人这个目标进行算法的定制训练。比如在被困的人可能是站立也可能是昏迷蜷缩在地上的状态，一般识别算法都是针对于站立的人进行检测识别，蜷缩的人识别率就很低。慧视光电推出的AI算法训练平台SpeedDP，就可以利用模型开发功能，实现算法的开发，再利用AI自动标注功能，提升算法识别率。SpeedDP能够省去大量花在图像标注上的时间，进而节约成本。这样形成空天一体化救援模式，能够提升救援效率，为救援团队在复杂的山林环境中提供有力支持，提高被困者生还几率。能够低延迟回传视频数据的AI图像识别模块。
高速无人机移动快，所面临的环境复杂，因此对于AI模组的选择有着较高的要求。高算力的AI模块能够快速应对复杂环境，而高帧频的相机能够获取更多的数据细节，便于AI模块进行更高精度的数据分析处理。为了便于大家的项目推进，我司通过大量相机的适配测试，面向市场推荐一套高速无人机用的AI模组。这套模组的AI处理板块采用RK3588s为主处理器的Viztra-HS063M，模组算力6T，相较于之前推出的Viztra-HS063货架版本，增添一个USB接口，并且能够接入高帧频的数字相机，能够基于输入的视频流进行目标检测、目标跟踪等任务。高性能的AI模块搭配高帧率的相机，从图像处理到发出飞行校正指令的时间极短，能够在10ms以内输出脱靶量，更利于无人机跟踪。图像识别算法定制找成都慧视。成都图形图像识别模块板
AI图像识别算法成都慧视也可以定制。成都轨迹图像识别模块识别
定期的自然资源生态巡护是维护生态平衡、实现可持续发展的重要措施，随着保护工作的不断深入，由于巡护地面积大、不集中等特点暴露出的传统巡护模式效率低下、成本高的问题。在无人机广泛应用的当下，用无人机代替人工进行巡护的方法，更加高效和精细，有效弥补了传统模式的不足。都慧视开发的低带宽低延迟RK3588图像处理板，就能够很好地应用于无人机生态环境巡护领域，只需要500K左右的带宽就能够低延迟控制多路无人机进行远程巡护，同时RK3588图像处理板能够实时处理并分析视频数据，例如非工作时间的非法人员开采，珍惜保护动物的AI识别数据采集等，能够实现低延迟实时回传。成都轨迹图像识别模块识别
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