河北AI智能专业方案

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。搭载摄像头以及传感器等设备后，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。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、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。SpeedDP采用本地化服务器部署的方式。河北AI智能专业方案

在这些小型飞行器自主避障飞行中，算法的性能很关键，他能帮助规划路线，识别障碍物。为了满足这样小型化飞行器的需求，成都慧视开发了同样是小型化体积的AI图像处理板Viztra-LE026，这块板卡采用了瑞芯微高性能芯片RV1126，体积小、功耗低，用在小型无人机上不会过多增加其负担。而4和处理器，支持INT8和INT16，能够输出比较大2.0TOPS的算力，足以满足在复杂环境中快速进行识别检测。

此外，成都慧视推出的深度学习算法开发平台还能够针对算法进行模型训练，通过大量的训练来提升算法性能。 四川智慧消防AI智能服务平台利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练跟踪算法。

这个过程中，如何让无人机理解并提取分析图像很关键，这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术，是一种计算机“视觉”科技，也就是把摄像机当作人的“眼睛”，智能设备终端作为人的“大脑”，让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下，就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。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法，通过实时的目标识别处理无人机获取的数据，让无人机的工作更加高效。

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%。成都慧视能够帮助训练算法吗？

智慧城市的建设中，需要用到智慧摄像头，这些摄像头与传统的不一样，它们能够模拟人眼进行视觉处理。主要是在摄像头中植入高性能的AI图像处理板，这些板卡在定制算法的赋能下，通过对视野内的图像特征的提取分析，就能够对物体具备动态跟踪处理已经后续的识别分析能力。复杂的识别场景中，板卡的性能和AI算法的能力十分关键。旗舰级的图像处理板都是具有工业级的处理能力，在这样的环境下才能更好地工作，能够更快处理海量数据，而算法的能力则决定着处理这些信息的精度。如何提升无人机识别跟踪的精度？云南异物监测AI智能视觉识别

利用慧视SpeedDP能够帮助提高FPV跟踪精度。河北AI智能专业方案

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。成都慧视开发的VIZ-100T三轴三光微型吊舱，具备10倍变焦能力的可见光相机，在白天进行巡检时，能够远距离对设备进行观察分析，同时集成了640*512的高分辨率红外相机，能够实现清晰的红外成像，在夜间进行安全巡检，搭载于小型无人机上，能够对出现问题的目标点位进行定位，实时视频数据回传，为园区巡检提供安全保障。河北AI智能专业方案