管人員遠程操控無人機在道路上空進行巡飛，就能夠發(fā)現哪條路上有違停車輛。相較于傳統(tǒng)治理，無人機擁有更高視野及機動性。在提前規(guī)劃無人機航線后，“自動機場”內部署的無人機會定時進行空中巡視，一旦發(fā)現違停車輛即開展圖像取證。隨后，后臺系統(tǒng)將實時推送違停提示短信至車主，提醒其在10分鐘內駛離。對于規(guī)定時間內未駛離的車輛，系統(tǒng)將通知附近的警力趕赴現場，二次取證并進行整治。這個過程中，可以利用無人機吊艙進行輔助，吊艙的使用能夠進一步提升效率。例如成都慧視開發(fā)的VIZ-GT07D微型三軸雙光慣性穩(wěn)定吊艙，吊艙集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩(wěn)定平臺。當發(fā)現違停車輛時，無需抵近，即便是夜間也能夠通過變焦放大就能夠對車輛進行信息取證。精確的遠程打擊可以采用慧視RV1126圖像處理板。甘肅RK3399處理板圖像識別模塊提供商

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，就能夠對目標區(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，8核（4大4?。┨幚恚懔δ軌蜻_到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據需求環(huán)境定制豐富的輸出接口。吉林自主研發(fā)圖像識別模塊定制方案慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

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)。據悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現了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，同時參數數量和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%，參數減少了25%。

無人機被廣泛應用于目標跟蹤，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，無人機可以實現自主飛行，然后通過植入高精度的AI目標跟蹤算法，就能夠分析攝像頭范圍內的物體，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。這種技術可以用于眾多領域的信息偵查、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實現。工程師以RV1126核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行，防止出現撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū)，巡查范圍不夠細致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產高性能CPU。成都雙光成像圖像識別模塊板

圖像識別模塊監(jiān)控預警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應用比較廣的。甘肅RK3399處理板圖像識別模塊提供商

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發(fā)展，這個行業(yè)正發(fā)生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下，AI開發(fā)的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟，而SpeedDP正式采用標準的AI開發(fā)流程，從數據標注到模型開發(fā)，然后進行模型部署，來逐步實現自動化的圖像標注。甘肅RK3399處理板圖像識別模塊提供商