在很長一段時間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,，用肉眼觀察,，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下,，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力,。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用,，通過算法的AI識別實現(xiàn)自動化篩查,。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監(jiān)控糧庫,，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺發(fā)出告警,，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率,。這之中,，實現(xiàn)AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復(fù)雜的糧庫環(huán)境,，一個高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵,。如何精確的識別弱小目標,？甘肅移動目標識別系統(tǒng)

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經(jīng)濟發(fā)展的傳感器技術(shù)設(shè)備之一,。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力,，在低空經(jīng)濟領(lǐng)域，能夠讓無人機實現(xiàn)智慧化賦能,。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030,，具備6.0TOPS算力，是當下國產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品,，對于一些復(fù)雜應(yīng)用場景下的識別,，RK3588是當仁不讓。我司可以根據(jù)需求,，定制CVBS,、SDI、LVDS,、DVP,、CmaeraLink等接口，實現(xiàn)快速適配應(yīng)用,。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,，整體呈小型化設(shè)計，尺寸小,，整體功耗不大于4W,，用在無人機領(lǐng)域，一不會過多占用空間,，二不會增加無人機的功耗負擔(dān),，2.0TOPS的算力,，也能滿足大多數(shù)應(yīng)用場景的需求,。重慶網(wǎng)絡(luò)目標識別定制低空經(jīng)濟需要的小型化AI圖像處理板定制。

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,，工業(yè)級芯片RK3588的加持下,，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業(yè)檢測需求,。而像背景稍微簡單的地面人,、車，湖面船舶的檢測,，如果不是特殊需求,，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu),；CPU主頻1.8GHz,；能夠輸出3.0TOPS的算力，在我司高精尖目標識別算法的賦能下,，就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別,。

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動物,、人,、車、建筑物等,，與矩形標注框等方法相比,，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),，通過大量的多邊形標注工作,，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中,，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具,，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復(fù)雜程度,，相較于矩形框標注更加費時費力,，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率,。AI識別怎么選擇合適的模塊,？

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(xué)習(xí)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(xùn)練，形成一個可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用）,，然后訓(xùn)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。如何打造一個完整的目標識別方案,？河北企業(yè)目標識別開發(fā)

如何提升無人機的AI識別精度,？甘肅移動目標識別系統(tǒng)

無人機在軍備領(lǐng)域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查,，還能進行智能炮彈高空精細打擊,。其中，在智能精細打擊領(lǐng)域,，少不了人工智能的參與,。通過人工智能的控制分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對打擊目標的AI識別,。選擇這樣的方式,，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復(fù)使用,，圖像處理設(shè)備顯然比無人機本身更加經(jīng)濟,。除了硬件方面，要實現(xiàn)這樣的精細打擊,，算法的能力至關(guān)重要,。在實際應(yīng)用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量,。傳統(tǒng)方式下,，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力,。而這個工具的出現(xiàn),，則很好的優(yōu)化了這個過程。甘肅移動目標識別系統(tǒng)