安徽目标识别远程协助

长时间一直进行这样的图像标注工作，那无疑是枯燥而乏味的，手酸不说，更多的是精神上的折磨，进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径，无法跳过，当项目紧急时，甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变！慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率，开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练，形成一个可用的预选模型（如果已有模型可以直接使用），然后训练一定阶段后，可以评估此模型的能力，如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集（未进行任何标注）进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作，同时也在不断反哺此模型算法，帮助提升性能。慧视Viztra-LE034图像处理板可以用于低空经济领域。安徽目标识别远程协助

无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像，而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案，实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案，两款产品均使用小巧设计，整体组合重量在30g左右，并且都采用小功耗设计，用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下，能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126，能够输出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标，能够识别像素为12*12的目标，且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右（净重5g（不含镜头）），像素分辨率为640*512，采用9/13/25mm三种定焦设计，支持18中伪彩选择，功耗小于0.75W。宁夏可靠目标识别创意如何提升无人设备的远程识别能力？

新疆地缘辽阔、日照丰富，因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作，周期性的巡检必不可少，传统模式下需要人工一步一个脚印走出来，随着现在无人机的广落地应用，这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔，这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”，无人机从这里起飞，进行巡逻，再回到这里进行充电，循环往复。得益于智慧化的建设，这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力，可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。

在许多领域，无人机的作业环境相对复杂，需要识别处理图像背景目标众多，这种环境下，要想实现更高精度的检测识别效果，图像处理板的性能至关重要。在慧视光电开发的多款图像处理板中，Viztra-HE030图像处理板以6.0TOPS得以胜任。这款板卡采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588，8nmLP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，支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为无人机AI识别的应用场景带来更强大的性能表现。Viztra-LE026是一个小型化低功耗的AI识别模块。

物联网技术自20世纪末提出以来，已经从简单的设备连接发展到复杂的智能系统。通过传感器、执行器和网络通信技术，物联网能够实现对物理世界的实时监控和控制。目前，物联网已广泛应用于智能家居、工业自动化、智慧城市、健康医疗等多个领域。随着5G、边缘计算等技术的发展，物联网的连接能力、数据处理速度和智能化水平不断提升。人工智能作为模拟和扩展人类智能的科学，已经从理论研究走向了实际应用。深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的发展，使得机器能够执行图像识别、语言翻译、数据分析等复杂任务。人工智能的应用已经渗透到医疗、金融、教育、交通等多个行业，极大地提高了生产效率和生活质量。低空经济需要的小型化AI图像处理板定制。海南人防目标识别创意

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瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列，成为了各领域研究开发的优先，它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能，具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中，算法的能力就十分重要，如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精细识别的能力。这个过程，可以通过大量的数据标注，来训练AI。但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注，将会耗费大量时间精力，让成本不可控。安徽目标识别远程协助