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大多数宠物每天独处的时间超出主人的想象。智能宠物看护硬件弥补了这段距离 —— 让主人无论身处何地,都能看见、控制并陪伴自己的动物伙伴。视壮科技负责这一品类的核心 AI 硬件研发:搭载端侧计算机视觉的摄像设备、自主交互逗宠装置,以及可穿戴健康传感器。我们与宠物品牌商和零售商合作,在经过验证的平台上快速构建差异化产品,缩短上市周期,同时保护您的知识产权。
主人想看到宠物、和它说话,并在远端做些有意义的事 —— 投一颗零食、转动摄像头、在狗狗吠叫时收到提醒。远程看护硬件将高清摄像、双向音频、AI 动作与声音检测、自动投食集成于一台联网设备。我们基于端侧 AI 推理开发这类平台,告警实时触发无需依赖云端延迟,并支持外壳、App 与云后台的品牌全定制。
无聊的宠物会发展出焦虑、破坏性行为和健康问题。逗宠设备通过在主人不在场时提供不可预测的趣味刺激来解决这一问题。我们的硬件平台支持自主移动、随机激光路径生成、基于 AI 的宠物检测以触发玩耍序列,并与主人端 App 联动控制。这类设备专为持续运行、易于清洁而设计,其稳定可靠的表现将成为品牌口碑的核心竞争力 —— 在这个评价驱动一切的品类里尤为关键。
了解宠物健康状况需要全天候的数据积累,而非仅仅依赖兽医诊所的瞬间快照。可穿戴健康追踪器让主人和兽医持续获得洞察 —— 活动水平、休息质量、定位追踪和早期异常信号。我们开发的宠物可穿戴设备兼顾传感器融合、功耗优化与机械耐久性:适合猫犬佩戴的紧凑形态、多日续航,以及经认证的无线连接。定制固件支持品牌化健康算法,可直接与兽医诊所管理系统或消费者健康平台集成。
陪伴设备采用增长最快的领域是老年看护 —— 由人口老龄化趋势、居家养老偏好,以及无法时刻陪伴在侧的家庭需求共同驱动。面向老年用户的 AI 陪伴硬件需要达到更高标准:不依赖网络也能稳定运行,操作简单到不需要智能手机使用经验,且足够安全以取得家庭对最脆弱成员的信任。视壮科技围绕老年看护的三大支柱开发硬件:日常陪伴与认知激活、健康监测与用药管理、以及在紧急情况升级前发现跌倒的安全系统。我们与医疗设备品牌、养老机构运营商、保险公司和服务 65+ 人群的电信运营商合作。
孤独是老年人的临床健康风险,其危害相当于每天抽 15 支烟。一个能持续问候、进行有意义对话、陪着玩记忆游戏、提醒按时服药并方便联系家人的 AI 伴侣,能够直接应对这一问题。我们以语音优先交互为核心设计这类设备,专为触屏操作困难的用户优化:认知无障碍功能、大字清晰显示,以及能承受真实家居环境的坚固结构。平台支持远程医疗集成,并可为居家照护机构、养老运营商和政府老年关怀项目提供白标定制。
在家管理高血压、糖尿病或心脏病,需要持续测量、准确的服药依从性,以及与医护提供者之间畅通的沟通渠道。AI 康管理硬件将这一切整合:定时用药提醒与语音确认、集成血压计和血糖仪等外设支持、健康数据自动记录,以及直接远程医疗视频问诊。我们按照医疗级可靠性标准开发这类平台,具备满足医疗合规要求的清晰审计追踪、家庭照护者数据看板,以及告警升级工作流。支持与区域医疗记录系统和保险报销平台的定制集成。
家居是四大陪伴场景汇聚的核心 —— 宠物看护摄像头与家庭屏幕、老年安全系统共享同一网络。智能家居平台将孤立设备转化为连贯生态,而运行于核心位置的 AI 硬件决定了这个生态系统的运转质量。视壮科技开发锚定智能家居体验的硬件平台:语音控制智能家居中枢、在不侵犯隐私前提下提供家居感知的环境视觉系统,以及定义客厅屏幕体验的 AI 驱动机顶盒与流媒体设备。这一类目也承载了我们在 IPTV 与数字媒体领域的成熟业务 —— 以 AI 优先交互和智能家居集成为方向持续演进。
语音中枢位于智能家居的核心 —— 这台设备理解自然语言指令并将其转化为对灯光、门锁、恒温器、摄像头和日益扩展的 Matter 兼容设备生态系统的控制动作。我们开发具备端侧唤醒词检测、支持复杂多步骤指令云端 LLM 集成,以及覆盖 Matter、Zigbee、Z-Wave 和 Wi-Fi 的宽泛协议支持的 AI 语音中枢硬件。平台支持自定义唤醒词、品牌化语音人格,以及电信运营商或智能家居平台白标定制。面向管理 CPE 设备群的电信运营商,我们提供远程管理集成和 OTA 更新基础设施。
家居视觉硬件已超越安防告警,进入环境感知领域 —— 知晓孩子何时到家、狗狗是否在室内、包裹是否送达,或老年父母是否异常静止。我们构建采用端侧推理的 AI 视觉平台,实现人员分类、宠物检测、熟悉面孔识别和行为模式分析,无需将敏感视频上传云端。隐私保护架构在这一品类是核心卖点而非合规打钩项。硬件平台支持室内外两种形态、本地 NVR 集成,以及面向有需求客户的加密云备份 —— 内置细粒度的数据保留与删除控制。
电视仍是客厅的中心,而驱动它的设备越来越决定整个家居娱乐与陪伴体验的质量。我们将 14 年机顶盒与 IPTV 硬件积累带入 AI 优先的新产品世代:语音导航内容发现、跨流媒体服务的 LLM 通用搜索、家庭照片与信息的环境展示模式,以及让电视充当家庭通信中心的伴侣 App 集成。我们的平台运行 Android TV 与自定义 AOSP 版本,支持 4K/8K 输出,并通过主流流媒体 DRM 方案认证。面向 IPTV 运营商,我们提供前端集成、条件访问,以及我们在全球部署十余年的各类中间件平台兼容支持。
面向情感陪伴场景的 AI 陪伴机器人。视壮科技专注宠物、家庭、老年陪伴机器人的研发与制造,融合大模型对话、视觉识别、语音交互与精密运动控制算法。凭借 14 年以上量产经验,提供从产品定义、结构设计到全球交付的一站式 OEM/ODM 服务。
围绕陪伴场景的生态配件。AI 陪伴设备将产品线从机器人本体延伸出去——智能宠物穿戴、互动玩具、AI 音箱与智能屏,持续维持用户日常使用黏性。开发成本更低、上市周期更短,也是面向存量客户的天然增购入口。
支撑所有陪伴产品的底层能力。AI 硬件平台层提供视觉与守护中枢、宠物 AI 算法与模组,以及基于高性能 SoC 与 NPU 架构的开发板。从已验证的平台起步,而非从芯片层重建,大幅缩短开发周期、降低技术风险。
智慧家庭的"眼睛"与守护者。视觉与守护中枢将 IPC 摄像头、2D/3D 深度感知、麦克风阵列与边缘 AI 算力集成于一体,实现视频通话、行为检测、跌倒告警与远程看护,是养老与宠物看护解决方案的核心硬件。
为真实家居陪伴硬件构建可靠 AI,是完全不同于通用机器学习的技术领域。家居环境中的人类行为、动物行为、儿童与老年用户的行为模式,在真实条件下的建模难度远超受控环境基准测试所呈现的结果。真实家居存在可变光线、杂乱背景、不可预测的动作,以及不按训练数据预期行事的用户。在这些条件下训练出可靠运行的模型,需要领域专属数据集、数年迭代优化,以及面向硬件的性能调校——这是大多数产品团队无力从头自建的投入。视壮科技的 AI 算法模组正是这一积累的成果,以可授权组件的形式开放集成于第三方硬件。无论您正在开发宠物摄像头、老年看护安全设备、儿童学习机器人还是家庭陪伴屏幕,我们的模组可接入您现有架构,在无需承担研发成本的前提下交付生产就绪的 AI 能力。
让原型验证从"以季度计"变成"以周计"。AI 开发板与智能主板基于 A311D2、S905D3 等成熟 SoC 平台,集成 NPU 算力加速,配套完整 BSP 支持与参考设计。适合在投入定制硬件前先做概念验证的团队。
为多行业客户提供全方位机顶盒产品定制,包括OTT机顶盒、IPTV机顶盒、OTT+DVB混合电视盒、安卓电视棒、Amlogic SoC机顶盒。


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图像识别已成为当下的主流,每天都有成千上万的公司和数百万的消费者在使用这项技术。 图像识别由深度学习提供动力,特别是卷积神经网络(CNN),这是一种神经网络体系结构,可模拟视觉皮层如何分解并分析图像数据。CNN和神经网络图像识别是计算机视觉深度学习的核心组成部分,它具有许多应用场景,包括电子商务,游戏,汽车,制造业和教育。

1、什么是图像识别?
图像识别使用人工智能技术自动识别图像中的对象,人物,位置和动作。 图像识别用于执行任务,例如使用描述性标签标记图像,在图像中搜索内容以及引导机器人,自动驾驶汽车和驾驶员辅助系统。
图像识别对于人类和动物来说是很自然的,但是对于计算机来说却是一项极其困难的任务。 在过去的二十年中,计算机视觉领域出现了,并且已经开发了可以挑战的工具和技术。目前用于图像识别任务的最有效工具是深层神经网络,特别是卷积神经网络(CNN)。 CNN是一种旨在有效处理,关联和理解高分辨率图像中的大量数据的体系结构。
2、图像识别如何工作?
人眼将图像视为一组信号,由大脑的视觉皮层来解释。结果是一个场景的体验,它链接到保留在内存中的对象和概念。图像识别模仿了这一过程。计算机以一组矢量(带有彩色注释的多边形)或一个栅格(一个带有颜色离散数值的像素画布)“看到”图像。
在神经网络图像识别过程中,图像的矢量或光栅编码被转换为描绘物理对象和特征的构造。计算机视觉系统可以从逻辑上分析这些构造,首先是通过简化图像并提取最重要的信息,然后通过特征提取和分类来组织数据。最后,计算机视觉系统使用分类或其他算法来决定图像或图像的一部分-它们属于哪个类别,或者如何最好地描述它们。

3、图像识别算法
一种图像识别算法是图像分类器。它以图像(或图像的一部分)作为输入并预测图像包含的内容。输出是一个类别标签,例如狗,猫或桌子。需要训练该算法以学习和区分类。
在一个简单的情况下,要创建一种可以识别带有狗的图像的分类算法,你将训练具有数千个狗的图像和数千个没有狗的背景图像的神经网络。该算法将学习提取识别“狗”对象的特征,并正确分类包含狗的图像。虽然大多数图像识别算法是分类器,但其他算法可用于执行更复杂的活动。例如,循环神经网络可用于自动编写描述图像内容的标题。
4、图像识别应用
图像识别的实现包括安全性和监视,面部识别,视觉地理定位,手势识别,对象识别,医学图像分析,驾驶员帮助以及网站或大型数据库中的图像标记和组织。图像识别已进入主流。人脸,照片和视频帧识别已在Facebook,Google,Youtube和许多其他高端消费者应用程序中使用。已经出现了工具包和云服务,可以帮助较小的参与者将图像识别集成到他们的网站或应用程序中。
5、在各行业中使用图像识别
1)电子商务行业-图像识别用于自动处理,分类和标记产品图像,并实现强大的图像搜索。例如,消费者可以搜索带有特定扶手的椅子并接收相关结果。
2)游戏产业-图像识别可用于将数字层置于真实世界的图像之上。增强现实为现有环境添加了细节。
3)汽车工业-自动驾驶汽车处于测试阶段,并在许多欧洲城市用于公共交通。为了促进自动驾驶,传授了图像识别功能,以识别道路上的物体,包括移动的物体,车辆,人和道路,以及识别交通信号灯和道路标志。
4)制造业-在制造周期的不同阶段采用图像识别。它用于减少制造过程中的缺陷,例如,通过存储具有相关元数据的组件的图像并自动识别缺陷。
5)教育—图像识别可以帮助有学习障碍和残疾的学生。例如,以计算机视觉为动力的应用程序提供了图像转语音和文本转语音功能,可以向阅读障碍或视力障碍的学生朗读材料。
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