YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，它使用深度神經網絡模型，特別是卷積神經網絡，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統一的實時目標檢測》中。自發布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。人工智能是一個寬泛的概念，它賦予機器模仿人類行為的能力。貴州人工智能AI智能算法分析

慧視光電開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了工業級芯片RK3588，內部植入公司自主研發的智能圖像算法，架構更先進，核心數8核（4大4小），算力6.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼。可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這是達成目的的硬件條件。在算法領域，則需要一些特殊的算法。無人機執行任務時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現精細鎖定跟蹤。西藏人工智能AI智能安防人工智能Artificial Intelligence、機器學習Machine Learning和深度學習Deep Learning通常可以互換使用。

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行，防止出現撞上大橋等事故的發生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區，巡查范圍不夠細致、作業效率低下、執法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。

AI的出現可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它是一款入門級的AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能，提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。經過前期的需求分析，大量的數據訓練，SpeedDP就能夠生成適合行業需求的訓練模型，通過這個模型，就能不斷進行自動化的圖像標注。數據的資源越好，模型的準確度就越高。

高空墜物已經成為城市安全的一大威脅，一方面來自于人，而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面，然后在外面再涂一層亞士漆作為保護，隨著樓房建成年份變久，樓房的外立面歷經風吹雨曬，就會出現、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統的檢查模式，需要“蜘蛛人”進行排查，這種方法費時費力，準確度也難以控制。無人機和吊艙的出現則有效解決了這一難點。無人機搭載吊艙，對大樓進行細致的掃描，就能夠將建筑外墻的情況盡收眼底，就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能，通過太陽照射墻面的溫度，捕捉肉眼不可見的隱患，如果外墻存在缺陷，則會呈現“熱斑”和“冷斑”兩種形態。搭載吊艙的無人機一二十分鐘就能檢查完一面墻，效率是人工遠遠無法企及的。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。四川AI智能智慧眼

機器學習是使用算法來處理、學習和理解或預測可用數據的模式。貴州人工智能AI智能算法分析

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經網絡的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經過一個深度神經網絡，反復學習，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復雜的AI工程。貴州人工智能AI智能算法分析