經(jīng)過算法的不斷升級驗證，Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標(biāo)，能夠識別**小像素為12*12的目標(biāo)，整個延遲不高于100ms，識別精度能夠大于85%。無人機作業(yè)，續(xù)航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設(shè)計正是考慮了這項因素，首先重量上就不會給無人機增加過多負(fù)擔(dān)，尺寸方面也無需過多空間，低于4W的功耗對于整個無人機的續(xù)航影響也是微乎其微。綜合這些特點，可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機的完美契合，將是各領(lǐng)域打造智能無人機的得力助手。高性能的AI識別模塊選成都慧視光電開發(fā)的Viztra-HE030。成都小體積圖像識別模塊方法

首先攝像機采用的是可見光高清攝像機，具備1920*1080的分辨率，系統(tǒng)視場31.11°×17.8°，其中搜索視場15.8°×15.8°（1080P像素）。而圖像處理則采用慧視開發(fā)的RV1126高性能圖像處理板，之所以采用這塊板卡，一方面得益于其低功耗、微型外觀的設(shè)計，非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴(yán)格的應(yīng)用場景；另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力，在國產(chǎn)化方面也十分完整，安全性十足。兩者結(jié)合，就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能夠達(dá)到≥50Hz的跟蹤幀率，≥25Hz的檢測幀率，實現(xiàn)捕獲4m*4m目標(biāo)超過800m、6m*6m目標(biāo)超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施，通過一個“小小的”“智慧眼”的加入，便能夠讓其實現(xiàn)許多自動化任務(wù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，“機器狼”的形態(tài)將會不斷進(jìn)步，滿足更多多樣化需求。云南車載輔助圖像識別模塊接口豐富MIPI相機目標(biāo)識別方案。

如今，AI已走入萬千企業(yè)，其展現(xiàn)出的強大賦能作用，讓無數(shù)企業(yè)受益。尤其實在制造業(yè)中，AI能夠賦能多個領(lǐng)域，讓企業(yè)更加高效、更加節(jié)能。例如許多大型的紡織工廠，定期的機器巡檢以及對產(chǎn)品的質(zhì)檢至關(guān)重要。傳統(tǒng)模式是采用人工巡檢，大量的巡檢人員對很大程度上小小的紡織機器和產(chǎn)品進(jìn)行肉眼質(zhì)檢，雖然這種模式效率低、精度無法掌握，但也是無賴之舉。隨著AI的發(fā)展應(yīng)用，利用AI進(jìn)行質(zhì)檢，能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎(chǔ)上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質(zhì)檢系統(tǒng)。

無人機在軍備領(lǐng)域有著突出作用，它不僅能幫助進(jìn)行信息偵查，還能進(jìn)行智能炮彈高空精細(xì)打擊。其中，在智能精細(xì)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(biāo)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(xì)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。各類飛行器識別的模塊定制。

東北虎作為生活在我國東北地區(qū)的保護動物，時不時會闖入居民區(qū)，給居民生命安全造成威脅，此前不就黑龍江七臺河市勃利縣一村落就出現(xiàn)了東北虎傷人事件，傷人后東北虎不知去向，消防和公安緊急尋找。值得關(guān)注的是，公安采用了無人機進(jìn)行巡查，這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高，而且面對東北虎這樣危險的生物，安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無人機需要手動操控觀察，同樣費時費力，想要更進(jìn)一步提升效率，則可以通過無人機智能化建設(shè)實現(xiàn)。機器狼AI識別模塊定制。河南RK3399主板圖像識別模塊軟件開發(fā)

如何提升識別算法的性能？成都小體積圖像識別模塊方法

SpeedDP用于模型訓(xùn)練和評估測試的數(shù)據(jù)集是由一系列的圖像和標(biāo)注文件組成的，平臺支持多種開源數(shù)據(jù)格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓(xùn)練（分割任務(wù)支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現(xiàn)海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能。經(jīng)過驗證，訓(xùn)練成熟后的AI進(jìn)行標(biāo)注時，通常情況下，7-8ms就能標(biāo)注一張圖像，這是人工標(biāo)注遠(yuǎn)不能及的速度。目前，我司能夠為該平臺提供完整的人、車、船等目標(biāo)檢測模型的數(shù)據(jù)提供，也可以根據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行特殊定制。成都小體積圖像識別模塊方法