山东网络目标识别

在安防巡检、无人机吊舱等领域，由于所处环境的复杂性，对于AI目标识别检测的性能要求十分严格，一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求，此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块，作为瑞芯微全新一代旗舰处理器，它具备8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。高空锁定跟踪快速移动的物体可以用慧视图像跟踪板。山东网络目标识别

要想实现无人机农业的一些功能，无人机吊舱至关重要，一般的吊舱都具备摄像头功能，操控者能够根据吊舱实现远程画面查看。例如农业生产当中的施肥和播种，只需要操控无人机飞到指定地点，就能够实现远程手动施肥、播种。但这只是基础的功能，随着需求的升级，对于无人机吊舱的要求也越来越高，比如在作物病虫害检测领域，普通的吊舱显然不能胜任，这个时候就需要采用带有AI图像处理功能的无人机吊舱。慧视光电利用AI图像处理板和传统吊舱相结合打造的微型双光吊舱，内部就植入了带有瑞芯微工业级芯片RK3588的Viztra-HE030图像处理板，板卡在自研目标识别算法的作用下，能够对农作物实现病虫害AI监测，当操控无人机飞过目标区域时，AI能够对摄像头获取的画面中的农作物进行快速扫描处理，精细识别病虫害。这比传统的人工巡查能够提升不小的效率。宁夏国产化目标识别系统Viztra-LE026在进行定制开发时，有效精简了设计。

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如，YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B 的延迟减少了 46%，参数减少了 25%。

通过不断的深度学习，SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求，通过大量的部署训练，给定一张图像，SpeedDP就能够计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。这个基本的开发流程，包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时，人工标注的效率就会收到影响，但AI不会，因此SpeedDP也不会。经过大量的测试得出，SpeedDP标注一张图像的时间花费为7-8ms，是人工标注远不能及的。以前，大家都认为AI替代人工是在未来，但现在的技术表面，许多工作已经可以交给AI了，图像标注就是。通过使用慧视SpeedDP自动图像标注平台，企业能够提升图像标注的精度和效率，进而节约成本。在摄像头中植入目标识别算法和图像处理板，就能分辨人和动物。

奔跑是人形机器人的一大进步，而代替人工作则是他落地应用的目的。机器人想要代替人工，视觉方面的传感器至关重要，目前可以用图像处理的方法给人形机器人装上“视觉神经”。这就是高性能的AI图像处理板。这种板卡在国内有许多企业在做，成都慧视光电就是其中之一。慧视光电多年来一直致力于图像处理板的开发，从**开始的DSP到华为海思，再到如今的瑞芯微，成都慧视拥有丰富的图像处理板应用开发经验，能够针对不同行业的不同应用需求快速实现软硬件的模块化定制，如PCI、cameralink接口定制等。慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计，整体呈现高性能、轻量化，功耗在4W左右。湖南低压线目标识别远程控制

图像处理板是目前主流的跟踪设备。山东网络目标识别

工业4.0是智能制造的大时代，利用AI、机器视觉等技术实现制造业的降本增效则是当下当下流行的办法，他们的比较大优势就是替代人工，并且具备更好的精度和更快的速度。目前，许多企业采用机器人进行工业生产，这是工业4.0目前落地应用比较直观的载体，这些机器人之所以能够进行这些复杂的工作，得益于其内部搭载的先进传感器，AI图像处理板就是其中之一，通过高精尖的算法，它能够帮助机器人处理看到的各种物体，然后做出**快的精细判断。山东网络目标识别