贵州视频识别AI智能烟雾识别

桥梁助航标志的正常显示有助于引导船舶正常航行，防止出现撞上大桥等事故的发生。因此需要定期定时对水上标志进行检查，尤其是夜间。由于传统的人工巡检模式存在局限性和检查盲区，巡查范围不够细致、作业效率低下、执法人员存在人身安全隐患等问题，逐渐被逐步淘汰，取而代之的是无人机搭载吊舱后实行远程定期巡检。无人机搭载慧视光电开发的慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量280g，能够对桥梁上助航标志进行位置、颜色、结构的昼夜观察识别，辅助上报目标的图像及坐标信息。无人机识别算法训练可以用慧视SpeedDP。贵州视频识别AI智能烟雾识别

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。摄像头需求识别出现在镜头的物体。重庆算法定制AI智能算法的提升得益于大量的数据标注。

今年各地陆陆续续出现大范围的强降雨，不少城市更是出现内涝的情况，而乡镇农村更是洪峰过境。突然降临的洪水内涝让受灾地不少人被困，同时也给防汛救援造成了不小的难题，为了尽可能节约救援时间，增加搜救率，前期的信息收集工作十分重要。这项工作交给无人机是当下比较高效的解决方案。无人机便捷灵活，能够轻松到达许多内涝区域搜集信息。搭载光电吊舱则能够实时回传现场画面，不少吊舱具备红外和可见光双光成像的能力，夜间工作也能够清晰成像。除了搜集洪水信息，无人机还可以通过智能化吊舱实现AI智能识别，例如高空飞行作业的无人机通过盘旋扫描，能够识别是否存在被困人员，识别被困人员数量。从而展开精细的救援转移，保障人民生命财产安全。

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。快速完成大量的图像标注工作不是易事。

随着AI的快速发展，对应的软硬件也得到了快速的普及，苹果公司已经推出了新一代的具有AI功能的系列产品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。无论是无人机用吊舱产品还是边海防用转台产品，如果前端没有具有AI能力的图像处理板卡或智能跟踪设备，没有高性能的AI算法，很难在激烈的竞争中获得优势。特别是针对一些特定场景或特定目标的检测跟踪性能提升，图像算法工程师的压力与日俱增。按照传统的做法，需要经过数据采集、人工标注、模型训练、模型部署、效果评估等流程。SpeedDP将是图像算法工程师的得力助手。河南智慧工地AI智能服务平台

提高算法识别精度的方案有哪些？贵州视频识别AI智能烟雾识别

如今，AI已走入万千企业，其展现出的强大赋能作用，让无数企业受益。尤其实在制造业中，AI能够赋能多个领域，让企业更加高效、更加节能。例如许多大型的纺织工厂，定期的机器巡检以及对产品的质检至关重要。传统模式是采用人工巡检，大量的巡检人员对纺织机器和产品进行肉眼质检，虽然这种模式效率低、精度无法掌握，但也是无赖之举。随着AI的发展应用，利用AI进行质检，能够弥补了这些缺陷。通过定制相应的AI算法，在传感器的共同作用下，能够实现自动识别。贵州视频识别AI智能烟雾识别