移动目标识别自主可控

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%。Viztra-LE026图像处理板能够进行目标识别。移动目标识别自主可控

慧视光电开发的无人机微型吊舱就是如此，慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱，集成了10倍光学变倍可见光相机，640×512高分辨率红外相机，测程1.2km半导体激光测距机，通过三轴高稳定精度平台框架实现远距离图像采集、目标点定位。此外，吊舱中还内置了工业级的AI图像处理板Viztra-HE030，这块板卡采用了高性能芯片RK3588，能够实现远程高空目标检测、识别和锁定跟踪等功能。两者结合让整个无人机能够实现昼夜工作无缝切换，无论是什么环境，这款吊舱都能够实现行业级应急救援支撑。四川人防目标识别24小时服务高性价比的目标识别方案用什么？

收割机行进工作时，AI图像处理板能够快速处理识别摄像头获取的田野环境，分辨哪些是泥土，哪些是作物，哪些是杂草。这种模式相对于接入卫星的方法，成本相对较低，效果却大差不差。这种AI图像处理板可以在成都慧视光电这边定制，比较适合的采用了国产高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板，这块板卡具备工业级的处理性能，拥有四大四小八核处理器，处理能力达到6.0TOPS，用在无人农业作业领域，可以快速正确地处理分辨作物、土壤、杂草等信息，实现智能化农业作业。

水上交通是我国内陆运输的一大命脉，尤其是长江沿岸，从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式，为了保障水路运输的通畅，维护通航秩序，就需要相关部门对航道进行定期巡航，保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检，每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查，这种模式不仅效率低下，遇到极端天气时，还会出现视野受阻、爬标困难等问题，甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今，随着无人机的使用，整个流程变得更加简洁高效，以前需要1条船、6个人做的工作，现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。搭载AI图像处理板的吊舱能够辅助进行AI目标识别。

通过不断的深度学习，SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求，通过大量的部署训练，给定一张图像，SpeedDP就能够计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。这个基本的开发流程，包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时，人工标注的效率就会收到影响，但AI不会，因此SpeedDP也不会。经过大量的测试得出，SpeedDP标注一张图像的时间花费为7-8ms，是人工标注远不能及的。以前，大家都认为AI替代人工是在未来，但现在的技术表面，许多工作已经可以交给AI了，图像标注就是。通过使用慧视SpeedDP自动图像标注平台，企业能够提升图像标注的精度和效率，进而节约成本。如果目标很小，用图像处理板能够实现锁定识别码？河南高性能目标识别供应商

成都慧视开发了VIZ-YWT306微型双光吊舱。移动目标识别自主可控

在安防巡检、无人机吊舱等领域，由于所处环境的复杂性，对于AI目标识别检测的性能要求十分严格，一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求，此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块，作为瑞芯微全新一代旗舰处理器，它具备8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。移动目标识别自主可控