陕西可靠目标识别自主可控

我国目前全国的机动车总量庞大，但是各地的停车位的建设却没有很好的跟上节奏，这也就导致许多车找不到停车位，这些车主也就不得不临时将车停放在路边。随着停放车辆的增多，原本宽敞的道路也就变得狭窄，严重时甚至会堵得水泄不通。此外，一些大车由于阻挡视野，还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下，交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停抓拍或者巡逻车进行巡逻，但是从实际效果来看，作用并不明显。于是，无人机被派上用场。吊舱中植入慧视Viztra-ME025图像处理板就能实现目标识别。陕西可靠目标识别自主可控

随着生活品质的提升，现在无论是企业还是个人都对智能化的需求有所提升，这就对于摄像头提出了新的要求。现在市面上的传统摄像头都只具备记录功能，受限于镜头的视野范围，就算可以转动也必须是手动操作，尚不能实现自动化。但在智慧安防等领域，如果摄像头能够实现自动化转动，那将进一步提升安防水准。自动转动并不是目的，它的深层需求是需要对视野目标进行锁定跟踪，从而操控镜头转动。这就需要摄像头智能化。成都慧视可以根据使用的摄像头接口类型进行深度定制以满足不同的应用场景，通过专门的算法就能够实现摄像头的智慧化。海南专业目标识别售价占用空间小的目标识别图像处理板。

激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，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功能简洁、上手快，是当下进行AI深度学习训练的选择。而且目标识别检测领域，成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板，可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力，精细分析识别到的物体，区分作物和杂草，进而为机器人提供正确的信息，辅助除草。

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。据悉，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%。安全帽识别用慧视图像处理板。

在算法领域，实现小目标的识别则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空，地面的物体就会显得较小，小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体，一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题，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。适合无人机目标检测的板卡是哪个？广西流畅目标识别售价

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西气东输、西油东送等带来了大量的油气管线建设，这些管道呈线性分布，长达百公里，是我国经济稳定发展的重要支撑。这些管道有的处在人口密集区，有的则位于山区、沙漠等环境恶劣区域，有些已运行20余年，历经风雨，腐蚀、损坏的迹象初显，存在极大地安全隐患，为保障能源供应稳定，定期的油气管线巡检便必不可少。在过去，管线巡检全依赖于巡检工人一步一个脚印走出来，他们必须得沿着长长的管线巡视，检查管道本体及环境。特别是对我国西部山区、西北沙漠和跨越大江大河等管线的巡查，以及在自然灾害发生时的巡线检查，需要消耗大量的人力物力成本，甚至一些区域还会危及到巡检人员的人身安全。陕西可靠目标识别自主可控