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。AI图像识别模块Viztra-LE026.成都轨迹图像识别模块算法
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。成都轨迹图像识别模块算法camera link接口的图像识别模块Viztra-HE052。
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。
当红炸子鸡DeepSeek，无论是行业内还是行业外都在研究。毕竟现在各行各业都想利用AI为自己服务，图像处理领域也不例外。于是便有很多人向我们咨询RK3588+DeepSeek有没有“搞头”？首先回答一下：但是只靠RK3588自身是不现实的！但是可以外接高算力模块。DeepSeek的作用主要是作为一个前端决策大脑，在图像处理时可以帮我们对图像处理板处理的数据进行智能化决策，是实现全自动化作业的步骤之一。要达到这个目的，需要的数据不可估量，因此越是大参数版本的DeepSeek模型越好，像完整版的DeepSeek模型671B的参数量级，以RK3588现在6.0TOPS的算力来看，显然不可能。MIPI接口的图像识别模块Viztra-LE048.
RK3588系列图像处理板，采用瑞芯微高性能芯片RK3588开发而成，具备6.0TOPS的算力，整个外形尺寸在85mm*55mm左右。高算力下也就意味着高能耗，10W左右的能耗是一些小型无人机难以承担的。因此，RK3588系列图像处理板常应用于一些中大型无人机，这些无人机的续航更高、负重能力更强、吊舱内的空间更大。而RV1126图像处理板则是“另一面”的RK3588,2T的算力在一些常规场景下足以满足使用，像我司开发的货架产品Viztra-LE034图像处理板，整体尺寸为60mm*40mm，比RK3588稍小，但是功耗确控制到了4W以内，依然能够实现30Hz的稳定检测跟踪，适用于各种无人飞行器。因此，想要选择合适的无人机吊舱用图像处理板，需要根据使用场景的复杂度，对于无人机功耗的要求以及空间大小的考量。慧视光电定制开发图像识别模块。成都轨迹图像识别模块算法
消费级的AI图像识别模块Viztra-HS063.成都轨迹图像识别模块算法
虽然有这么多的优势，但是消防无人机也有许多难点需要突破，首先就是消防人员需要在相对安全区域对无人机进行远程控制，因此通信和网络带宽必须得到保障。但实际情况中却并不理想，烟雾对通信带宽的影响非常明显，存在带宽波动较大、控制延迟增加的问题，给消防无人机灭火带来了诸多难题。面对这些问题，成都慧视推出的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块可以很好地解决。模块可以在50ms左右低延迟控制4路无人机进行远程操作，带宽占用至低可达500kbps。成都轨迹图像识别模块算法
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