基于RK3588超小体积,轻巧,长续航的无人机AI模块,支持视频跟踪

基于 RK3588 的超小体积无人机 AI 模块,尺寸45×45mm、24.5g ,6TOPS NPU ,原生支持可见光 / 红外视频跟踪,延迟 < 100ms,适配无人机窄带传输与轻量载荷需求

一、核心硬件(RK3588)

CPU:八核(4×A76@2.4GHz + 4×A55@1.8GHz)

NPU:6TOPS,支持 YOLO/SSD/DeepSORT 等跟踪模型

制程 / 功耗:8nm LP,整板 **≤6W**,适合机载低功耗场景

尺寸 / 重量:45×45×5mm,24.5g(带壳 40g)

二、视频跟踪能力(无人机专用)

输入:2×MIPI‑CSI(最高 4K@30fps)、模拟 / 数字接口,兼容可见光 / 红外相机

算法:自研KCF/DSST + 深度学习,支持多目标检测、锁定、持续跟踪

精度 / 指标:跟踪精度 **≤1 像素 **,最小目标3×3 像素,抗遮挡 / 抗干扰强

延迟:端到端 **<100ms**,适配高速无人机动态跟踪

输出:目标脱靶量(像素 / 角度)、跟踪框、H.265 窄带编码(0.5--2Mbps)

三、接口与集成(无人机友好)

视频:MIPI×2、CVBS、HDMI;1--8 路 1080P@30--60fps处理

控制:RS422、UART、USB2.0/3.0、百兆网,支持飞控联动

供电:DC 5V±10%,≤6W,兼容无人机电池系统

系统:Linux/Android,支持ROS2,便于二次开发与导航融合

四、典型应用场景

目标跟踪:地面车辆、人员、船只锁定,自动跟随飞行

安防巡检:光伏 / 电网 / 边防,异常目标识别 + 持续跟踪

反制跟踪:红外小目标侦测,夜间无人机捕捉

直播回传:窄带高清视频,低延迟图传 + 跟踪叠加

用在FPV无人机等领域,实现对人、车、船、无人机等目标的检测跟踪(其他目标需要算法定制),不会过多增添无人机续航负担。

底板:

信迈还提供定制服务。

相关推荐
成旭先生11 小时前
AI 文本审核 API:一段中文文本判风险等级、命中标签与处置建议
java·前端·人工智能·api接口·内容风控·文本审核·ugc审核
草上飞952712 小时前
把前沿能力装进便宜产物,本身是多数模型还不会的能力
人工智能·深度学习·llm
林澈在路上12 小时前
2026生成后可发行的AI音乐工具怎么选
人工智能·版权·ai音乐·音乐发行·melo音乐
LoneEon12 小时前
CentOS7 部署 Nacos3.x 集群实战:从注册中心到 AI 管理中心
linux·人工智能·nacos
RobinDevNotes12 小时前
亲手量化大模型,Mac实测和NVIDIA指南
人工智能·后端
跟我学机器学习12 小时前
Qwen3 Reranking原理与使用:重排模型在 RAG 中的作用
人工智能·深度学习·transformer
袁俪12 小时前
数字孪生驱动大模型
人工智能
江润舟12 小时前
万物|炼器:从零手搓工业级旋转目标检测网络·卷4 —— 模块化重构(一)
人工智能·深度学习
行者全栈架构师12 小时前
【鸿蒙心迹】从 TypeScript 迁移到 ArkTS——10 个编译报错逐个拆解(HarmonyOS 7.x)
前端·人工智能·开源
障碍的枫子12 小时前
初识ai Agent
人工智能