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漏油漏液识别

漏油漏液识别

基于NPU的神经网络算法,用于监测管道否出现漏油、漏液等。当发生渗漏油时,则报识别警并向平台或者模块发送报警信息。

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商品描述

基于NPU的神经网络算法,用于监测管道否出现漏油、漏液等。当发生渗漏油时,则报识别警并向平台或者模块发送报警信息。


监测管道否出现漏油。通常情况下,当发生渗漏油时,漏油区域的颜色一般会呈现黄褐色,因此可以基于该颜色特征对渗漏油现象进行识别。考虑到图像中可能存在与油液相同颜色的物体,以及通常漏油区域为较小的近似圆形区域,通过计算漏油区域的面积以及圆形度大小,根据定义的阈值,从而可以判断机仓是否存在漏油。当出现漏油,则向报警模块传递信息。

NPU(Neural Network Processing Unit)神经网络处理器,是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称。本系统中每一块NPU核心板都可作为一个单元,能级联拼装成一个大型并行处理系统。适用于大规模智能安防系统、监控情报分析、漏油检测。

 


智能类型

CPU

双核 Cortex-A35,最高频率1.6GHz

NPU

3 TOPs for INT8/ 300 GOPs for INT 16 /100 GFLOPs for FP16

支持OpenCL/OpenVX

  支持INT8/IN16/FP16

  支持TensorFlow,Caffe,ONNX,Darknet模型

检测虚警率

<0.1%

处理帧率

24fps

多模型切换

已实现

支持定制化

目标识别

支持根据样图定制化学习新目标

摄像头智能

算力配置

支持(实现高性价比)

最小目标像素大小

6*6,支持超远距离小目标探测

输出目标三维信息

实时输出目标经纬度及相对于摄像头的三维坐标

输出视频深度信息

可实时动态输出三维视频点云

目标兴趣区设置

支持任意多边形区

运行时CPU占有率

40%

运行时GPU占有率

60%

运行时内存消耗

650M

模型大小

<64M

推理1920*1080视频的帧率

8~24fps

视频解码方式

支持h264视频硬件和软件解码

温度范围:

0~40 摄氏度

湿度范围:

10%-90%RH

大气压力:

86-106kPa

供电:

单机箱7路使用12V9A电源,单机箱23路使用12V30A电源,单路建议使用12V2A电源.功率<12w/