在如今的作業(yè)中,，無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,，施工方為了保障施工安全,，就需要對施工范圍進行嚴格管控,，傳統(tǒng)的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題,，容易出現(xiàn)盲點,。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)收集,，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導,，緩解交通壓力?；垡昐peedDP已經(jīng)迭代至3.0版本。山西智慧城市AI智能安全帽識別

激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板,，將設備部署在預定區(qū)域,，AI圖像處理板在算法的加持下，實現(xiàn)對禁飛區(qū)域空中目標的24小時不間斷AI巡邏,，能夠快速發(fā)現(xiàn),、鎖定、處置目標,，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無人機目標,。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵,，同時視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要,。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時,，就能夠獲取更多信息,，識別的精度就會提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點,，通過RK3588和FPGA接口的深度定制,，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現(xiàn)更精細的數(shù)據(jù)處理,。安徽行業(yè)用AI智能技術SpeedDP深度學習AI算法開發(fā)平臺,。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息,。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù),，對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息,，不僅能夠提升工作效率,，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別,，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造,，可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板,，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息,，這樣就有了硬件基礎,，剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。

長時間一直進行這樣的圖像標注工作,，那無疑是枯燥而乏味的,，手酸不說，更多的是精神上的折磨,，進而效率大打折扣,。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過,，當項目緊急時,，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變,！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,，開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓練,，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用）,，然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力,，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集（未進行任何標注）進行AI自動化標注,。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法,，幫助提升性能,。SpeedDP能夠節(jié)約大量的圖像標注時間。

利用圖像處理技術實現(xiàn)導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術,，相比于現(xiàn)代化的電子控制,，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用,，圖像處理的作用重新受到重視,。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練,，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明,，讓AI知道該打擊什么,，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段,，需要進行大量反復的試驗訓練,，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛,，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面,，然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進。成都慧視能夠幫助訓練算法嗎,？湖北深度學習AI智能科技

圖像算法工程師再也不用經(jīng)常熬夜進行圖像標注工作了,。山西智慧城市AI智能安全帽識別

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發(fā)的優(yōu)先,，它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測,、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發(fā)價值,。特別是對于高校而言,，將RK3588作為課題進行研究開發(fā)，是一個不錯的選擇,。但是在這些功能實現(xiàn)過程中，算法的能力就十分重要,，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人,、車、船等目標成為首要解決的問題,。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征,，從而達到精細識別的能力,。這個過程，可以通過大量的數(shù)據(jù)標注,，來訓練AI,。但大量待標注工作，常常讓開發(fā)者頭疼,。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注,，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控,。山西智慧城市AI智能安全帽識別