無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設(shè)備后，達到了實現(xiàn)智能識別的硬件條件，但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的關(guān)鍵還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓(xùn)練模型進行快速比對，從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。要想實現(xiàn)目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠?qū)δ繕藚^(qū)域的物體進行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機作業(yè)的環(huán)境復(fù)雜，因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業(yè)級芯片RK3588，采用先進架構(gòu)，8核（4大4小）處理，算力能夠達到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據(jù)需求環(huán)境定制豐富的輸出接口。在機器學(xué)習(xí)中，模型部署是將機器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)境中的過程。山西智慧消防AI智能明火識別

圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù)，精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸Α?a href="http://www.hnsyszj.com/hyxx/info-32-18918014.html" target="_blank">陜西智慧城市AI智能解決方案標注需要大量人工勞動一直是采用計算機視覺的主要障礙之一。

在智慧林河長制的建設(shè)中，無人機吊艙很重要，無人機吊艙可以內(nèi)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(fā)的VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙集成了10倍光學(xué)變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程1.2km半導(dǎo)體激光測距機，以及三軸高穩(wěn)定精度平臺框架，能夠?qū)崿F(xiàn)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(guān)單位進行林河維護。

我國家的機動車數(shù)量龐大，但是停車位的建設(shè)卻沒有很好的跟上節(jié)奏，這也就導(dǎo)致許多車在出行時找不到停車位，車主也就不得不臨時將車停放在路邊。隨著路邊停放車輛的不斷增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴重時甚至?xí)碌盟共煌ā４送猓恍┐筌囉捎谧钃跻曇埃€容易造成“鬼探頭”等事故。通常情況下，交管部門會利用路邊的抓拍設(shè)備進行違停抓拍或者巡邏車進行巡邏，但是從實際效果來看，作用并不明顯。于是，無人機被派上用場。機器學(xué)習(xí)是使用算法來處理、學(xué)習(xí)和理解或預(yù)測可用數(shù)據(jù)的模式。

要解決小目標難以追蹤的這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設(shè)計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關(guān)系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，通過不斷的深度學(xué)習(xí)，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領(lǐng)域，完全能夠彌補傳統(tǒng)算法的不足，達到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。毫秒級的AI圖像標注工具SpeedDP。江西視頻識別AI智能供應(yīng)商

人工標注仍然是必要的。山西智慧消防AI智能明火識別

隨著大模型時代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢下，大模型訓(xùn)練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺SpeedDP就可以通過大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進行不斷的模型訓(xùn)練，不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。山西智慧消防AI智能明火識別