天津省时省力目标识别解决方案

春夏交替时节，是森林火灾高发的时候，特别是在我国广袤的中西部森林地区，各种火灾层出不穷。森林火灾的应急救援需要面临更多的环境问题，据消防员介绍，想要快速精细有效地扑灭森林火灾需要克服无法接近、扑救难度大、指挥协调统一性、消防员人身安全等四大难题。由于森林火灾爆发区域多处于深山老林等偏远地区，每当发现火情时，火势已经扩大化，从远处赶来的消防员一不清楚火灾具体状况，二不了解受灾地环境状况，盲目的强行扑火无疑会带来更大的安全隐患。为了应对这诸多难点，首先要做的就是了解整个火势的范围以及森林的布局情况，进而传递信息到指挥中心，做好整体救援部署，做到各方协调统一，这样才能事半功倍。在森林防火的信息侦查领域，无人机吊舱是行业优先。通过目标识别能够实现远程打击。天津省时省力目标识别解决方案

目前推出的慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机，采用金属外壳，抗冲击力强，具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。而另一款慧视VIZ-YWT306微型三光吊舱集成可见光摄像机、红外热像仪、激光测距机，同样具备低功耗、小体积、轻重量强抗冲击的特点。两款吊舱都能够用于对车辆、人员等目标进行观察、识别、捕获、跟踪和测距，上报目标的图像、角度和距离信息。适装于无人机平台，用于对各类目标的侦察及跟踪。北京企业目标识别自主可控监控在板卡和算法的作用下就能实现精确地目标识别功能。

AI真的越来越智能了，让许多岗位从业人员人人自危。数据标注师就是其中之一。AI替代人类首先就会从一些枯草、机械重复的工作开始，数据标注的工作恰好符合这个特点。在以往，数据标注的工作是AI的赋能者，他们就是人工智能当中的“人工”，通过大量的数据标注，让AI不断学习，不断变聪明。在AI需求庞大的情况下，会有数以万计的数据量摆在人工标注师的面前，他们只能机械地通过双手进行标注。可以说，他们就是AI的老师。随着AI越来越聪明，这些老师似乎也应该“退休”了。随着数据标注行业的不断迭代升级，各种有助于进行快速数据标注的工具开始出现。

中国当前比较先进的农业生产基地中，一辆辆收割机在田野间来回穿梭，无比繁忙，但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率，使播种、施肥、旋耕、开沟一体化，实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果，一是可以采用接入卫星系统的模式，将收割机集成北斗终端，把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统，无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头，再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板，通过目标识别、检测算法的赋能，让无人收割机实现智能化。摄像头是怎么分辨人和动物的？

在智慧安防的改造建设当中，降本增效仍是企业的优先，低功耗、高性能的解决方案越来越受到市场青睐。成都慧视利用瑞芯微RV1126芯片开发的Viztra-LE026图像处理板就是一个不错的解决方案。Viztra-LE026图像处理板搭载了4核A7处理器，支持INT8/INT16运算的NPU，算力能够达到2.0TOPS，完全满足安防需求。考虑到降低功耗的需求，Viztra-LE026在开发时，有效精简了设计，板卡结构呈半径为18.5mm的圆形，边缘有四处半径为1mm的圆形凹槽，板厚度为1.5mm，封装器件后的厚度为4mm，在这样的结构设计下，图像跟踪板重量只为5g，板卡正常工作时，整体功耗控制在6W以内。通过慧视图像处理板和传统摄像头的有机结合，能够实现智慧安防的建设，为社区安防保驾护航。摄像头内部搭载了图像处理板，这些板卡具备目标识别跟踪的能力。江西目标识别情况

慧视光电图像处理板的目标识别跟踪帧率为30FPS。天津省时省力目标识别解决方案

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，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。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%。天津省时省力目标识别解决方案