安徽快速目標識別情況

小興安嶺的日常巡護，是構(gòu)筑東北生態(tài)安全的必要措施，進入冬季，整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋，按照傳統(tǒng)的巡檢模式，危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%，只靠肉眼的觀察，很容易錯過死角空白區(qū)的潛在危險，因此，無人機上線了。將無人機智能化，在吊艙的基礎(chǔ)上加裝具備智能圖像處理的板卡，再通過定制算法的植入，一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復雜的環(huán)境，成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任，這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠輸出6.0TOPS的算力，考慮到小興安嶺冬天寒冷的環(huán)境，這款板卡能夠適應零下40℃的環(huán)境，長時間的戶外工作不在話下。FPV目標識別用慧視開發(fā)的RV1126圖像處理板。安徽快速目標識別情況

隨著科技的不斷進步，食品檢測設備也在持續(xù)創(chuàng)新升級。光譜分析技術(shù)、色譜技術(shù)、生物傳感技術(shù)等先進技術(shù)被廣泛應用于食品檢測領(lǐng)域，使得檢測更加高效、準確、靈敏。例如，基于納米技術(shù)的傳感器能夠檢測出極其微量的有害物質(zhì)，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時，智能化、自動化的食品檢測設備也在逐漸普及，不僅提高了檢測效率，還降低了人為誤差，進一步提升了檢測的可靠性和穩(wěn)定性。然而，當前食品檢測設備的發(fā)展仍面臨一些挑戰(zhàn)。部分小型食品企業(yè)由于資金有限，難以配備先進的檢測設備，導致檢測能力不足；一些偏遠地區(qū)的食品檢測機構(gòu)，也存在設備陳舊、更新?lián)Q代慢等問題。此外，食品檢測設備的標準體系有待進一步完善，不同設備之間的檢測結(jié)果可比性還需加強。吉林移動目標識別鄭重承諾目標識別算法也能夠定制。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。

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(lǐng)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。吊艙中植入慧視Viztra-HE032圖像處理板就能實現(xiàn)目標識別。

無人機及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲管理，需要人工進行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監(jiān)管不能做到時效性，反應速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式，基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術(shù)、AI等，使得無人機能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險，就能夠立即發(fā)出警報，甚至可能提前預警，滯后性將得到改善。慧視光電開發(fā)的圖像處理板可以用自己的識別算法嗎？北京智能化目標識別聯(lián)系方式

FPV目標識別用慧視開發(fā)的Viztra-ME025圖像處理板。安徽快速目標識別情況

多目標跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環(huán)境可能受到外界影響導致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。安徽快速目標識別情況