陕西低空安防图像识别模块专业

我司某客户致力于无人机作业领域，有着高空目标检测识别的需求，由于项目紧急，事前并没有做好方案对比就匆匆选择某方案落地应用，结果花费了大量时间去应用适配后实际效果并不理想，随后找到成都慧视进行方案定制。我司算法工程师及软件工程师针对于客户的作业场景和需求，通过定制Viztra-LE034图像处理板和目标检测识别算法，轻松完成项目需求。经过测试，针对于人、车的目标识别跟踪，明显可以看出我司的跟踪识别效果稳定性更强。如何选择合适的图像处理板性能？陕西低空安防图像识别模块专业

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。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后，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。这种技术可以用于众多领域的信息侦查、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。江西安防监控图像识别模块解决方案RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。

成都慧视光电技术有限公司开发的吊舱均搭载了高性能国产化芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板，这款板卡内部植入了自主研发的智能图像算法，架构更先进，核心数8核（4大4小），算力6.0TOPS，支持丰富的输出接口，同时支持H264、H265两类视频编码。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。能够让无人机的“眼睛”智能化，让高空目标识别、信息侦查、锁定跟踪成为可能。

AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求，成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP，它是一款入门级的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，提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析，大量的数据训练，SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型，通过这个模型，就能不断进行自动化的图像标注。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。

AI大浪潮下，许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力，数据标注企业也不例外，传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求，慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP，就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工，SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现，将是数据标注企业降本增效的得力帮手，目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。轨迹图像识别模块识别

RK3588图像处理板识别概率超过85%。陕西低空安防图像识别模块专业

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，近期，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%。陕西低空安防图像识别模块专业