巡檢機器人能夠實現抵近待測設備，進行精細的測溫、測量以及感應。同時具備自主導航、實時避障功能，能夠智能規劃比較好巡檢路徑、規避站內檢修區域，效率是人工的好幾倍，并且還不會出現傳統人工巡檢造成人身危害等行為。這種機器人搭載的圖像處理板可以自由選擇，例如成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，就可以很好的應用在電力巡檢領域，這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核處理器；搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，算力高達6.0TOPS。用在電力巡檢領域完全可以滿足需求，并且成都慧視可以根據使用場景進行外殼的特殊化定制，有效處理散熱防水，為機器人的戶外工作提供更加穩定的處理能力。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。四川智慧消防AI智能專業方案

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。重慶智慧視覺AI智能算法分析軟件SpeedDP是深度學習領域的產品。

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。

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位，就變相增加了項目整體成本。基于以上強烈的市場需求，成都慧視光電技術有限公司經過兩年的研發改進，推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，該平臺一經推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可，尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所，更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，能夠給用戶提供從數據標注、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。平臺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。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署，滿足一些客戶需要對敏感數據或特定數據進行訓練防止數據泄露的要求。我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。

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。越來越多的工作正在淘汰傳統的人工標注模式。山西算法定制AI智能方案**

AI也能夠進行圖像標注。四川智慧消防AI智能專業方案

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。四川智慧消防AI智能專業方案