贵州自主研发图像识别模块AI智能

无人机要进行AI识别，需要的是模拟人眼，对需要识别的物体进行图像处理，AI通过大量的模型训练，能够具备对物体进行特征提取进行分析的能力，从而实现整个流程的自动化，达到无人机智能识别的目的。但不同的事，无人机的目标识别和传统的摄像头还是又不晓得区别，传统的摄像头是静态的，而无人机搭载如光电吊舱飞在空中时，需要处理实时动态的信息，这就是对目标的锁定跟踪能力。这样的结果可以采用将AI图像跟踪板植入吊舱的方法来实现。慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。贵州自主研发图像识别模块AI智能

图像标注就是给图像打上标签标记，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘专门的图像标注师，随着AI的不断发展，这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。通常情况下，AI开发的基本流程是从需求分析、数据制作、模型训练、测试验证再到***的模型部署这几个步骤，而SpeedDP正式采用标准的AI开发流程，从数据标注到模型开发，然后进行模型部署，来逐步实现自动化的图像标注。辽宁RV1126开发板图像识别模块人工智能芯片工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。

IDEA研究院团队推出了GroundingDINO  1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型，GroundingDINO  1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前，成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测，其中，开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，拥有四大四小八核处理器，算力水平能够达到6.0TOPS，在我司定制多种视频接口后，可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。

慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量只有280g。能够对地面车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，上报目标的图像及坐标信息。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，重量小于260g，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。慧视VIZ-GT05V微型三轴双可见光惯性稳定吊舱搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，可实现夜间微弱光线下的目标观测。可应用于微小型无人飞行器、无人车、无人艇和其他无人观测设备，进行警务执法、电力巡检、安保巡视、救援搜索、消防救火等任务。用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。

AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求，成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP，它是一款入门级的AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能，提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析，大量的数据训练，SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型，通过这个模型，就能不断进行自动化的图像标注。成都慧视开发的图像处理板都是经过严格的测试。四川RK3399Pro处理板图像识别模块供应商

图像识别需要图像处理板的硬件支持；贵州自主研发图像识别模块AI智能

进入夏季，我国南方各地陆续进入汛期，特别是长江流域沿线，洪峰过境造成不小的灾害，不少城镇与外界失去了联系。要想更好地实施救援，就必须详细了解各地灾情，然后进行针对性救援部署，打通生命线，转移安置灾民。在这个前期的工作中，搭载吊舱的无人机能够很好地进行信息收集，并参与救援。无人机搭载吊舱后，能够动态开展灾情监测，通过摄像头等各类传感器快速获取灾区道路、桥梁、房屋、被困人员等位置和数量信息，为后续制定应急救援计划，开展救援工作提供精细信息。同时，在进行救援时，无人机机动灵活的特点，还能够配合救援队伍进行道路侦查，保障救援队伍的安全。贵州自主研发图像识别模块AI智能