從2016年12月11日起，我國就正式施行林河長制。其中林長制主要職責是林業生態保護修復、森林防火、林業有害生物防治、森林資源管護以及野生動植物保護工作。而河長制是保護水資源，打造安全用水環境。這兩項工作對我國的自然生態的穩定具有關鍵作用。在中西部許多地區，由于環境下復雜，對于林、河的巡護是一項困難的工作，不僅要花費大量的時間精力，還不能做到大面積的覆蓋。隨著無人機的落地應用，這種困難得到了有效緩解。無人機“加持”下的林河長巡查，形成了“人防+技防”的地空巡檢新模式，覆蓋更廣、發現更及時。無人機憑借其靈活、輕巧的特點可以輕松飛越一些人無法到達的地點，還能夠實時傳輸高清圖像數據，節約時間成本，快速高效地獲取資料，讓管理人員對森林植被、河湖狀況一目了然。SpeedDP采用本地化服務器部署的方式。云南應急救援AI智能方案**

SpeedDP包含如下五個模塊：1.數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；2.項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；3.模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。據客戶反饋，使用了慧視光電的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，開發周期縮短，同時可售可租的模式，也讓企業的選擇更加靈活，為所在單位降本增效提供幫助。AI智能方案**數據是人工智能的學習資源。

無人機要進行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進行圖像處理，AI通過大量的模型訓練，能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力，從而實現整個流程的自動化，達到無人機智能識別的目的。但不同的事，無人機的目標識別和傳統的攝像頭還是又不曉得區別，傳統的攝像頭是靜態的，而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時，需要處理實時動態的信息，這就是對目標的鎖定跟蹤能力。這樣的結果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現。

在智慧林河長制的建設中，無人機吊艙很重要，無人機吊艙可以內置圖像處理傳感器，進行高空目標識別、檢測、鎖定跟蹤等功能。慧視光電開發的VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙集成了10倍光學變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程1.2km半導體激光測距機，以及三軸高穩定精度平臺框架，能夠實現晝夜工作，可遠距離采集林、河圖像，對可疑點位進行定位，然后實時輸出1080P全高清可見光、紅外視頻。通過搭載慧視光電的無人機吊艙，能夠很好地輔助有關單位進行林河維護。媒體人被認為是被ChatGPT取代的高危職業之一。

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。人工智能和機器學習，可用于分析建筑工地傳感器和攝像頭的實時數據。云南AI智能算法分析軟件

不斷提高目標檢測算法的準確性和效率能夠幫助提升標注精度。云南應急救援AI智能方案**

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的應用。其技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數據存入數據庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數據，放進數據庫進行比對，然后完成解鎖。云南應急救援AI智能方案**