湖北慧视光电AI智能处理板

通过在摄像头的基础上集成具备图像识别的AI图像处理板、AI算法以及大数据分析技术，就能够搭建一套简易但功能强大的AI质检系统。首先是针对于生产机器，利用无人机搭载带有质检系统的摄像头对机器各个部位进行“体检”，无人机的优势是机动灵活，省去了人工爬上爬下的冗杂时间，并且能够针对某个点位进行变倍放大，强于人眼的观察能力。其次是对于生产出的织布而言，AI质检系统能够高效精准地检测这些产品的瑕疵缺陷、色差等问题，系统的优势是能够实现全天候***的巡查检测，对于24小时自动化生产作业的纺织厂来说，将是保障生产效率的一大利器。标注需要大量人工劳动一直是采用计算机视觉的主要障碍之一。湖北慧视光电AI智能处理板

图像标注就是给图像打上标签标记，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘专门的图像标注师，随着AI的不断发展，这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布来实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。目前，有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注，有的是纯手动拉框，有的则可以帮助我们进行自动标注。重庆智慧安防AI智能高效处理SpeedDP是以数据为中心的一站式AI训练平台。

要解决小目标难以追踪的这个难题，慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案，通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法，以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外，利用自研的深度学习算法开发平台，通过不断的深度学习，能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此，将这个算法用在无人机高空识别领域，完全能够弥补传统算法的不足，达到更加稳定锁定跟踪的目的。

无人机被广泛应用于目标跟踪，其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及传感器等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法，就能够分析摄像头范围内的物体，通过AI对特征的进一步提取分析，就能够单独识别出目标物体形状，并锁定其位置。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、监视、打击等任务，比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术，可以通过在无人机中安装光电吊舱，然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板，通过算法的赋能就能够实现。人工智能和机器学习技术，还可以帮助提高建筑工地的安全性并降低风险。

要打造更加智能化的边海防无人机巡逻，则可以在光电吊舱中植入高性能的图像处理板，通过目标识别、检测算法的赋能，就能够让无人机实现目标识别检测、目标锁定跟踪等功能。为了进行有效结合，成都慧视开发了多块高性能的具备图像处理能力的光电吊舱。例如慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱，集10倍光学变倍可见光相机、640×512高分辨率红外相机、测程1.2km半导体激光测距机于一体，在边海防巡逻时能够昼夜成像工作。三轴高稳定精度平台框架能够有效保障画面的清晰稳定，并对目标点位的定位。吊舱内置我司自主开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030，该板卡采用瑞芯微旗舰级芯片RK3588，能够在算法的作用下实现高空目标识别检测、锁定跟踪人、车、船等目标，再通过和地面巡逻人员协调统一，就能够打造边海防的智能化体系。SpeedDP能够替代传统的人工标注师。重庆电力运维AI智能明火识别

AI的三大基石：数据、算力和算法。湖北慧视光电AI智能处理板

IDEA研究院团队推出了GroundingDINO  1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型，GroundingDINO  1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前，成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测，其中，开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，拥有四大四小八核处理器，算力水平能够达到6.0TOPS，在我司定制多种视频接口后，可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。湖北慧视光电AI智能处理板