山西AI智能减员增效

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。如何保障算法识别精度？山西AI智能减员增效

这个过程中，采用无人机是个高效的办法。无人机高空观察能够获得更多的视野，并且针对许多人无法到达的地方，还能够快速抵近观察，防止惊扰。此外，更高效的措施是在无人机上加装具备图像处理的板卡，这时候无人机就是一个智慧眼，它能够在算法的辅助下，对野猪等动物进行AI搜寻，并且具备目标锁定功能。当无人机发现疑似目标就可以抵近观察，一旦确认目标就能够立即锁定跟踪，这样，地面围剿人员就可以快速像区域靠拢，对野猪进行逮捕驱逐。这样的无人机智慧眼可以用成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板来实现，这块板卡采用瑞芯微旗舰级芯片RK3588，算力能够达到6.0TOPS，处理村落、树林等复杂环境不在话下。同时，针对于野生动物目标识别算法的AI训练，成都慧视还可以提供专门的AI训练平台SpeedDP，通过大量的模型训练实现AI自动图像标注，进而帮助提升算法识别性能。江西电力运维AI智能供应商数据标注很麻烦，所以需要AI介入。

成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP，它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证，进行快速的针对大量数据的AI自动标注，然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中，通过对原始算法的模型训练，能够不断评估算法的能力，然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注，让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用，能够极大减少整个测试验证所需时间，减少人力成本支出，减少项目开发周期，让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。

多目标跟踪是指在连续的图像中，通过目标检测算法识别出每一帧中的目标，并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化，而且还会有目标出现和消失的情况，再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况（例如无人机高空检测），就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标，所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此，成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是：1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述，利用深度学习提取更高级别的语义特征，这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型，在算法中加入对摄像头运动的估计，通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略，设计更灵活的数据关联算法，允许更大的距离阈值来匹配候选目标。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI跟踪算法。

无人机是巡检领域的空中巡检员，搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工，实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器，实现昼夜巡检也不是梦，一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中，传统模式下，工人只能采用望远镜远程查看线路，不仅费眼睛，还费时间。同时，由于光线等外界因素的干扰，缺陷的确认也加大了难度，不得不背着安全带近距离校验，工人的安全也受到威胁。而无人机则可以在发现缺陷后，通过抵近观察的方式进行仔细查看，收集缺陷周围360°照片回去分析，不仅安全也高效率。算法的提升得益于大量的数据标注。贵州高性能低功耗AI智能安防

成都慧视推出的SpeedDP很贵吗？山西AI智能减员增效

这种智慧化的建设就是采用图像处理。在无人机内部安装图像处理板，这些图像处理板和相机、算法的有机结合就形成了无人机的智慧眼，有了这个智慧眼，无人机就能够对视野范围内的物体进行AI识别，从而自动完成避障、巡检等操作。成都慧视开发的小型化图像处理板Viztra-LE026就是专门为无人机设计的一款“智慧眼”处理器。这块板卡采用了RV1126开发而成，具备2.0TOPS的算力，外形呈圆形化设计，整体外观大小为Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在无人机领域具有功耗低、尺寸小的优势，不会过多占用和消耗无人机的内部空间和续航。山西AI智能减员增效