江西AI智能明火识别

无人机可以按照既定的飞行路线自主巡飞，对铁路沿线的山石、围挡等进行快速的图像采集，并通过算法在AI图像处理板上就进行自动分析，实现巡检前端化，不再需要将数据回传控制段，再由人工进行分析。以前可能需要半天完成的任务，现在只需要半小时即可完成，整个效率又进一步提升。此外，无人机的优势还体现在极端天气以及灾害发生后，无人机可以在各种天气条件下进行24小时全天候、快速高效的巡查，一定程度上可以保护巡检人员的人身安全。图像标注效率太低怎么办？江西AI智能明火识别

我司开发的Viztra-HE030就是利用了SDI的这些特性打造的货架产品。这块图像处理板选用RK3588作为处理模块，采用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，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。整块板卡功耗小于10W，外形尺寸为85*55mm，能够在-40℃-60℃的环境中稳定工作。板卡提供两路SDI输入，一路SDI输出。支持分辨率为1920*1080输入输出的50Hz检测跟踪，整个跟踪输出延迟≤1帧，可以跟踪2*2像素的小目标，识别10*10像素的小目标。在进行目标识别跟踪时能够提供更多细节处理，提升识别跟踪的概率。江西AI智能明火识别如何解放算法工程师的双手？

无人机在消防领域的应用优势日益得到大量承认，目前主要用在人员搜救、防火监控、森林防火、高层建筑灭火等领域，特别是随着中国城市化的快速推进，近二十年高层建筑快速增加，高层火灾时有发生，对人民的生命财产造成了巨大损失。一般的高层灭火消防车能水能达到85米高，一层普通楼层的高度为3.4m，所以消防队救火比较高能到85÷3.4=25层左右。但即使在4线城市，层数超过25层的大楼数量也屡见不鲜。消防云梯到不了的地方，无人机则可以快速、轻松可以飞到并携带灭火弹破窗灭火，即便是300米的大楼对于消防无人机而言不在话下。

不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek，但也是跑起来了DeepSeekR1（Qwen21.5B）模型。1.5B什么概念，也就能处理处理轻量级的文字任务，而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题，模型的移植也是难点，很多网络层，瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明，在RK3588上运行DeepSeek是能够实现的，只是被自身硬件所限制。如果在RK3588图像处理板的基础上外接高算力模块，打造一个更高算力的RK3588图像处理板，理论上就能实现DeepSeek高参数模型的应用。目前这个方向，我们整个团队也在深入研究，相信很快就会有结果。如何快速一键标注多个视频？

高速无人机移动快，所面临的环境复杂，因此对于AI模组的选择有着较高的要求。高算力的AI模块能够快速应对复杂环境，而高帧频的相机能够获取更多的数据细节，便于AI模块进行更高精度的数据分析处理。为了便于大家的项目推进，我司通过大量相机的适配测试，面向市场推荐一套高速无人机用的AI模组。这套模组的AI处理板块采用RK3588s为主处理器的Viztra-HS063M，模组算力6T，相较于之前推出的Viztra-HS063货架版本，增添一个USB接口，并且能够接入高帧频的数字相机，能够基于输入的视频流进行目标检测、目标跟踪等任务。高性能的AI模块搭配高帧率的相机，从图像处理到发出飞行校正指令的时间极短，能够在10ms以内输出脱靶量，更利于无人机跟踪。慧视光电推出的目标跟踪具备记忆跟踪功能。江西AI智能明火识别

哪里能够定制跟踪车的AI算法？江西AI智能明火识别

“低慢小”航空器是指飞行高度在1000米以下、飞行时速小于200公里、雷达反射面积小于2平方米的航空器具。主要包括轻型和超轻型飞机（含轻型和超轻型直升机）、滑翔机、三角翼、动力三角翼、载人气球（热气球）、飞艇、滑翔伞、动力滑翔伞、无人机、航空模型（含穿越机）、无人驾驶自由气球、系留气球等。除了宣传外，必要的应对措施也必不可少。针对于重要空域，需要进行24小时不间断的侦测识别。想要实现这样的功能，可以采用图像识别的方法。江西AI智能明火识别