江西开放AI智能智能方案

实现这些功能的技术中，图像处理基于AI图像处理板这一传感器。板卡具备快速图像处理识别的硬件能力，植入相应的AI算法，无人机就相当于装上了“智慧眼”，而且这个“智慧眼”居于高空，能够在一个定点，俯瞰大范围，实时监控货物的存放状态。远程控制技术基于网络通信，通过和图像处理板的结合，能够实现低延时低带宽的图像传输处理。在实际落地应用中，可以采用成都慧视开发的高性能图像处理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026图像处理板，就是无人机的完美搭子。这款图像处理板具备2.0TOPS的算力，能够根据无人机型号进行接口定制，整体尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型无人机也能够装上。此外，板卡整体功耗在4W左右，不会过多增加无人机的负担。如何提升FPV识别跟踪的精度？江西开放AI智能智能方案

无人机的迅猛发展，使得无人机的反制技术也水涨船高，常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术，通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板，在算法的作用下，就具备无人机识别的功能，为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快，因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图像处理板。我们都知道，当视频帧率越高时，视频越能够体现画面细节信息，而图像识别算法正是逐帧进行识别，因此，摄像头捕捉到的画面细节越多，识别的精度就会越高。江西开放AI智能智能方案利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI识别算法。

AI的不断应用发展使得传统的人工工作的弊端得到了很好的弥补。比如在图像标注这个领域，传统的标注需要招聘大量的人员，并且标注图像所耗费的时间精力也是不可估量的，而AI模型的出现让这一切都成为过去。利用慧视光电打造的深度学习算法开发平台SpeedDP，就能够针对场景识别进行特有的模型部署训练，通过大量的训练，让AI学会自动标注图像。平台采用标准的AI算法开发流程，通过从需求分析、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。SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的，平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练（分割任务*支持yolov8模型），通过不断额测试验证，就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部署的可视化AI开发功能。

在无人机摄像头的基础上加装慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板，这是一块轻型化、低功耗的图像处理板，用在无人机上面既不会过多占用空间，也不会过多消耗续航，通过目标识别算法的赋能，就可以针对像东北虎这样的动物AI自动识别，一旦识别到老虎的特征物体，无人机就能够立即锁定并抵近观察，为消防和公安提供精确坐标。Viztra-LE026图像处理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能够输出2.0TOPS的算力。而在算法方面，成都慧视能够提供一站式AI算法训练平台SpeedDP，通过对大量动物的标注数据集的模型训练，能够实现对新数据集的快速AI自动标注，然后提升识别算法的性能。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练跟踪算法。

无人机只需要从基地起飞，就能够对指定区域进行巡检，智能摄像头能够自动问诊地面，识别护栏错位、路面积水、凹陷、裂缝、交通事故、车流异常等问题，然后标记位置。而控制中心能够实时查看前方画面，接收无人机回传的数据，并进行诊断分析，整个过程无需过多的人工干预。这种无人机智能问诊，是通过向无人机植入高性能的AI图像处理板以及定制专门的目标识别算法来实现的。成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板，就非常适合用在无人机智能化领域。这块板卡外形呈圆形设计，尺寸为ф38*12mm，功率不超过4W，整体呈现功耗低、尺寸小的特点。用在紧凑型的无人机当中也不会因为空间问题而苦恼，并且不会过多消耗无人机的续航。此外，Viztra-LE026这款图像处理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面识别领域十分合适。数据标注很麻烦，所以需要AI介入。贵州智慧城市AI智能安防

如何保障算法识别精度？江西开放AI智能智能方案

识别算法的性能提升依靠大量的图像标注，传统模式下，需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框，但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助，常规情况下，一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注，如果视频时长或者视频的帧速率增加，需要标注的帧画面将会更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频，需要标注的画面竟然多达5000多张，当我标注到500张的时候，整个人都已经麻木，并且出现情绪波动，望着剩下的4500多张待标注画面，看着都头皮发麻，怎么都不想继续了。江西开放AI智能智能方案