内蒙古移动目标识别经验丰富

在算法领域，实现小目标的识别则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空，地面的物体就会显得较小，小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体，一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题，慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案，通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法，以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外，利用自研的深度学习算法开发平台，通过不断的深度学习，能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。RK3399pro芯片的图像处理板能够进行目标检测。内蒙古移动目标识别经验丰富

无人机被广泛应用于目标识别，其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标识别算法，就能够分析摄像头范围内的物体，通过AI对特征的进一步提取分析，就能够单独识别出目标物体形状，并锁定其位置。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、监视、打击等任务，比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术，可以通过在无人机中安装光电吊舱，然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板，通过算法的赋能就能够实现。上海数据目标识别24小时服务无人机双光吊舱用目标识别图像处理板找成都慧视。

交管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞，就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理，无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后，“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视，一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后，后台系统将实时推送违停提示短信至车主，提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内未驶离的车辆，系统将通知就近警力赶赴现场，二次取证并进行整治。这个过程中，可以利用无人机吊舱进行辅助，吊舱的使用能够进一步提升效率。例如成都慧视开发的VIZ-GT07D微型三轴双光惯性稳定吊舱，吊舱集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。当发现违停车辆时，无需抵近，即便是夜间也能够通过变焦放大就能够对车辆进行信息取证。

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。据悉，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%。小目标的识别是如何实现的？

无人机用于目标识别跟踪具有灵活便捷的优势，从高空俯瞰，视野也很广阔，但是如果飞行高度越高，就会造成视觉上地面目标变小的情况，这时候如果无人机所携带的摄像头像素不足，则容易跟丢目标。这个难点采用成都慧视光电的AI图像处理板可以有效解决。慧视AI目标跟踪基于我司开发的瑞芯微高性能AI图像处理板，搭配自研的目标识别、跟踪算法，将这一套整合植入吊舱中，就能够对特定目标进行锁定跟踪，即便是无人机飞行高度的变化，肉眼很难辨别目标时，也不会丢失跟踪目标。反无人机用的图像处理板哪里有？浙江省时省力目标识别

反无人机目标识别用慧视Viztra-LE026图像处理板。内蒙古移动目标识别经验丰富

机器人是AI落地应用的一个很重要载体，AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中，传统的模式需要人工一步一步走出来，面对假设在各种环境中的输电线，这种模式弊端重重，费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线，在使用久了之后，难免会出现电力设备损坏缺失等问题，AI赋能下的机器人的出现，为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头，能够实现昼夜巡检，然后再内置高性能的AI图像处理板，就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术，实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能，实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。内蒙古移动目标识别经验丰富