江西国产化目标识别自主可控

中国当前比较先进的农业生产基地中，一辆辆收割机在田野间来回穿梭，无比繁忙，但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率，使播种、施肥、旋耕、开沟一体化，实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果，一是可以采用接入卫星系统的模式，将收割机集成北斗终端，把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统，无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头，再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板，通过目标识别、检测算法的赋能，让无人收割机实现智能化。Viztra-LE034图像处理板能够进行目标检测。江西国产化目标识别自主可控

“空中哨兵”是城市安防建设解决方案中比较高效智能的一环，无人机搭载吊舱后能够帮助公安机关进行巡逻、安保、维稳、侦查等工作，凭借其机动灵活的特点，能够打破传统地面安全防范工作模式，满足警务工作中点、线、面等方面的需求作用十分突出。在广大的农村地区，经常会接到报警说某某人或者某某物丢失，需要帮忙寻找，如果采用传统的人力地毯式搜索，无疑是费时费力的。利用搭载吊舱的无人机，能够实现高空远程巡查。无人机高空巡查具备视野广阔、机动性强，覆盖范围大的特点，能够有效减少搜索某个区域的时间。另外吊舱内的AI图像处理板也可以针对快速移动的物体进行锁定跟踪，例如当圈养的牛羊遗失，无人机吊舱发现目标后，能够凭借先进的算法实现目标锁定跟踪，防止动物逃离。山东企业目标识别供应商用无人机识别目标很难吗？

虽然供大于求，成本已经很低，但是企业似乎仍不满足这样的成本支出，人工标注所显现出的效率低、精度不高的特点是企业管理者所不想看到的，毕竟哪个公司不想降本增效呢？而这些都能够被人工智能自己所弥补，这就是AI自动图像标注工具，慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是这样的一款工具。SpeedDP是一个入门级的AI自动图像标注软件，它能针对AI零基础用户，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署，数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。

性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。植入公司自主研发的智能图像算法后，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行自主检测、识别，并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。设备支持2路SDI（可见光）视频输入；1路CVBS（红外）视频输入；1路SDI视频输出；1路CVBS视频输出；1路网络视频输入/输出。产品电路部分共有两块 PCB 构成，分别为：核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过 B2B 连接器连接，并使用铜柱将整套 PCB 板固定，铜柱的高度为 7.5mm。目标识别的板卡要做多久？

RV1126是瑞芯微出品的一款高性能图像处理芯片，它具备功耗低、体积小的特点，基于四核ARMCortex-A7内核，内置2T算力NPU，支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术，RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性，能够广泛应用于各行各业进行稳定的AI目标识别和锁定跟踪。而RV1126K则是在RV1126基础上升级的产品，只有14nm低功耗，拥有四核32位ARMCortex-A7架构，集成NEON和FPU，主频高达1.5GHz，可实现FastBoot快速启动，并支持TrustZone技术和多个密码引擎。可高效实现人脸识别和检测，支持多路视频编解码，拥有丰富的扩展接口，旨在提供高性能的图像处理能力和人工智能加速，以满足各种应用场景下的需求。慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板识别性能突出。江苏可靠目标识别开发

无人机吊舱用的图像处理板当属慧视Viztra-LE026。江西国产化目标识别自主可控

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%。江西国产化目标识别自主可控