無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后，達到了實現(xiàn)智能識別的硬件條件，但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的關鍵還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓練模型進行快速比對，從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。要想實現(xiàn)目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠?qū)δ繕藚^(qū)域的物體進行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機作業(yè)的環(huán)境復雜，因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業(yè)級芯片RK3588，采用先進架構(gòu)，8核（4大4小）處理，算力能夠達到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據(jù)需求環(huán)境定制豐富的輸出接口。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。四川運動圖像識別模塊板卡

這個過程中，如何讓無人機理解并提取分析圖像很關鍵，這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發(fā)的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，是一種計算機“視覺”科技，也就是把攝像機當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻系統(tǒng)具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發(fā)生的能力。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下，就可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這就是無人機實現(xiàn)智能識別的一種高效方法，通過實時的目標識別處理無人機獲取的數(shù)據(jù)，讓無人機的工作更加高效。山西智慧交通圖像識別模塊成都慧視有幾款圖像處理板？

在林河生態(tài)維護中一些例如垃圾偷倒、破壞林地、違規(guī)種養(yǎng)、偷排污水等問題對于人工巡檢來說也是一大難點，要么難以發(fā)現(xiàn)，要么發(fā)現(xiàn)的不及時，而無人機的巡航能夠盡可能做到時效性。另外，林河生態(tài)資源保護工作中，無人機可以捕捉到許多人工難以察覺的細節(jié)，如樹木的生長狀況、病蟲害的發(fā)生情況、河道的夜間漂浮垃圾等，及時為管理人員提供更為準確的信息。無人機靈活便捷的特點可以很好地應用在此，可以說，無人機的運用是當下打造智慧林河長制的有利技術。

盡管還未達到真正的人工智能，但日漸成熟的圖像識別技術已開始探索各類行業(yè)的應用。在農(nóng)林行業(yè)，圖像識別技術已經(jīng)得到應用。木材的生產(chǎn)包含多個環(huán)節(jié)，過去這些環(huán)節(jié)往往牽涉到大量的人力投入。如今，圖像識別已在多個環(huán)節(jié)中得到應用，例如森林調(diào)查，通過無人機對圖像進行采集，再通過圖像分析系統(tǒng)對森林樹種的覆蓋比例、林木的健康狀況進行分析，從而可以做出更科學的開采方案。而原木檢驗方面，圖像識別可以快速對木材的樹種、優(yōu)劣、規(guī)格進行判斷，省去了大量人工參與的環(huán)節(jié)。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。

巡檢機器人能夠?qū)崿F(xiàn)抵近待測設備，進行精細的測溫、測量以及感應。同時具備自主導航、實時避障功能，能夠智能規(guī)劃比較好巡檢路徑、規(guī)避站內(nèi)檢修區(qū)域，效率是人工的好幾倍，并且還不會出現(xiàn)傳統(tǒng)人工巡檢造成人身危害等行為。這種機器人搭載的圖像處理板可以自由選擇，例如成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，就可以很好的應用在電力巡檢領域，這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核處理器；搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內(nèi)置AI加速器NPU，算力高達6.0TOPS。用在電力巡檢領域完全可以滿足需求，并且成都慧視可以根據(jù)使用場景進行外殼的特殊化定制，有效處理散熱防水，為機器人的戶外工作提供更加穩(wěn)定的處理能力。慧視光電有幾款圖像處理板？四川車載輔助圖像識別模塊研發(fā)

具備工業(yè)級性能的板卡有哪些？四川運動圖像識別模塊板卡

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結(jié)合效率和準確性的強大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數(shù)減少了25%。四川運動圖像識別模塊板卡