山西專業(yè)目標檢測生產(chǎn)企業(yè)

無人機被廣泛應用于目標識別，其機動靈活的特點對地面的被跟蹤對象而言簡直就是降維打擊。搭載攝像頭以及跟蹤板卡等設備后，無人機可以實現(xiàn)自主飛行，然后通過植入高精度的AI目標識別算法，就能夠分析攝像頭范圍內(nèi)的物體，通過AI對特征的進一步提取分析，就能夠單獨識別出目標物體形狀，并鎖定其位置。這種技術可以用于各種領域的信息偵查、監(jiān)視、打擊等任務，比傳統(tǒng)的人工模式更安全更高效。要想實現(xiàn)這樣的技術，可以通過在無人機中安裝光電吊艙，然后在吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，通過算法的賦能就能夠?qū)崿F(xiàn)。FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發(fā)的RV1126圖像處理板。山西專業(yè)目標檢測生產(chǎn)企業(yè)

在硬件的選擇上，慧視光電利用瑞芯微RV1126和RK3588開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板和Viztra-HE030圖像處理板已經(jīng)在定制算法的賦能下，板卡可以根據(jù)相機的接口進行深度定制，可以很好地進行小目標的鎖定跟蹤。而在算法領域，如果企業(yè)想要使用自己的算法，我司還可以提供算法訓練提升平臺SpeedDP，這是一個深度學習算法開發(fā)平臺，企業(yè)可以利用算法模型的開發(fā)訓練，通過大量的AI自動圖像標注，能夠讓算法更加聰明，不斷提升自身算法的精度。專業(yè)目標檢測進貨價無人機巡檢可以用成都慧視開發(fā)的RK3399PRO圖像處理板。

AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)對物體的質(zhì)量檢測。在智能檢測領域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同，對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據(jù)實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測，由于工業(yè)儀器的精密復雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過大算力實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理。

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏，對野豬進行逮捕驅(qū)逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn)，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環(huán)境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現(xiàn)AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能。檢測傳感器選成都慧視。

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發(fā)的RK3399pro圖像處理板。吉林網(wǎng)絡目標檢測

成都慧視能夠打造全國產(chǎn)化圖像處理板。山西專業(yè)目標檢測生產(chǎn)企業(yè)

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發(fā)的優(yōu)先，它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發(fā)，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數(shù)據(jù)標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控。山西專業(yè)目標檢測生產(chǎn)企業(yè)