云南国产化目标识别开发

随着相关技术的迅猛发展，城市智慧治安防控模式也在不断革新，主要以无人巡逻车、无人机为主要载体。无人巡逻车主要承担城区巡逻防控、远程喊话、安防宣传、视频巡控等工作任务，这种无人机不需要太大的体积通过搭载AI图像处理板等传感器，通过AI智能算法和图像处理板的共同作用实现智能避障，达到自主巡逻、AI智慧识别的目的。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030，采用先进架构，8核处理器，算力能够达到6.0TOPS，能够实时检测无人巡逻车视野范围内的物体，辅助进行信息收集、避障等操作。成都慧视开发了VIZ-GT05V三轴双可见光微型吊舱。云南国产化目标识别开发

无人机用于目标识别跟踪具有灵活便捷的优势，从高空俯瞰，视野也很广阔，但是如果飞行高度越高，就会造成视觉上地面目标变小的情况，这时候如果无人机所携带的摄像头像素不足，则容易跟丢目标。这个难点采用成都慧视光电的AI图像处理板可以有效解决。慧视AI目标跟踪基于我司开发的瑞芯微高性能AI图像处理板，搭配自研的目标识别、跟踪算法，将这一套整合植入吊舱中，就能够对特定目标进行锁定跟踪，即便是无人机飞行高度的变化，肉眼很难辨别目标时，也不会丢失跟踪目标。云南国产化目标识别开发成都慧视开发了VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱。

一些化工园区、石油炼厂等需要在极其安全的环境中作业，因此对于园区的巡检工作十分关键。在长时间的工作中，园区的生产设备会出现被腐蚀、老化、磨损，给生产带来了风险，一旦检查疏忽，后果不堪设想。无人机搭载红外光电吊舱能够远距离检查设备，避免直接接触，实现对关键点的变倍放大观察，发现已存在或者潜在的泄漏、损坏，有效减少安全事故。另外无人机体积小巧、重量轻盈，能够在复杂环境中灵活穿梭。通过远程操控，无人机可以避免人工巡检过程中可能遇到的风险，确保人员安全。

通过不断的深度学习，SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求，通过大量的部署训练，给定一张图像，SpeedDP就能够计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。这个基本的开发流程，包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时，人工标注的效率就会收到影响，但AI不会，因此SpeedDP也不会。经过大量的测试得出，SpeedDP标注一张图像的时间花费为7-8ms，是人工标注远不能及的。以前，大家都认为AI替代人工是在未来，但现在的技术表面，许多工作已经可以交给AI了，图像标注就是。通过使用慧视SpeedDP自动图像标注平台，企业能够提升图像标注的精度和效率，进而节约成本。成都慧视光电技术有限公司的目标识别算法纯自研。

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%。成都慧视的目标识别算法是自研吗？云南国产化目标识别开发

目标识别的板卡要做多久？云南国产化目标识别开发

森林防火的日常巡护不可或缺，使用无人机搭载慧视光电的吊舱，能够针对整个区域进行巡查，对可以烟雾、违规用火的行为进行AI识别，尽可能减少人为失火，缩短发现火情的时间，为扑灭火灾减少时间。慧视光电推出的微型双光吊舱内置高性能、低功耗的AI图像处理板，又搭载了红外传感器，能够帮助侦查火种、火情范围等信息。在火灾发生后，无人机搭载慧视光电推出的微型双光吊舱，就能够实现远程火情侦查。例如在针阔混交林和喀斯特地貌荒野林区，林内荆棘密布，杂草丛生，岩石凌乱，有的火线在悬崖峭壁上，即便火线近在眼前，穿梭过去就得披荆斩荆开出通道，何况救灾人员背负的数十公斤灭火装备这会拖慢灭火速度。云南国产化目标识别开发