海南流畅目标识别远程控制

随着人工智能的兴起，AI工程师特别是基于图像的算法工程师日益成为炙手可热的香饽饽，特别在一些行业市场例如工业领域、军、工领域等行业领域，需要根据具体场景对检测识别算法进行不断地优化完善，已达到更高的准确率。在这个工作的过程中，对特定目标的数据标注、模型训练、测试验证、到嵌入式平台的模型部署是中间重要的工作，抛开人员费用不管，这将需要耗费大量的时间，是否有一款集成的工具，可以节约图像算法工程师的时间，提升算法迭代的效率，一直是图像算法工程师的迫切需求。虽然市场上也有一些零散的工具，甚至一些单位自己也开发了一些相关的工具，但是因为集成度低，导致使用起来始终不是那么顺畅。无人机目标识别可以用慧视板卡！海南流畅目标识别远程控制

成都慧视开发的Viztra-HE030和ViztraLE026图像处理板，搭载自研的目标识别、跟踪算法后，无人机能够凭借其低发现率的特征，借助平台搭载的各类探测设备，可以为指挥官提供丰富及时的战场信息（包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等），结合侦察卫星等其他探测手段，可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统，更好的支持各级指挥官及时准确的作出判断。此外，RK3588和RV1126还能进行精确的远程打击，两款板卡都具备小型化、轻量化的优点，不会过多占用无人机空间增加重量，搭载远程导弹后，飞行到目标区域高空，通过AI智能化图像处理，就能自动或者手动识别打击对象。江苏企业目标识别供应商校园监控的智慧化升级可以用慧视图像处理板。

传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类，打上标签，这样的工作将耗费大量时间精力，并且工作的技术含量不足，还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具，它通过提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能，让计算机通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这样，当给定一张图像时，就能够自动计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。通过海量的深度学习，然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程，该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。

SpeedDP深度学习算法开发平台能够通过大量的AI训练后，进行一键式AI图像标注，即便是零基础的AI使用者，也能够轻松便捷的进行数据标注、模型训练、测试验证和RockChip嵌入式硬件平台模型部署等可视化AI开发功能。针对于适用行业以及场景的丰富，慧视能够提供丰富的算法参数设置接口，来满足多元化的市场需求。SpeedDP整个AI开发过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。再不影响效果的前提下，板卡更小、更高性能就越好。

无人机在我们生活生产过程中越来越常见，并且随着技术的发展，无人机已经不局限于简单的进程服务，而是需要远程服务，携带吊舱，达到远程抵近观察、高空识别等目的。而要想实现这些功能，吊舱内部的图像跟踪板就十分关键。给大家简绍一款无人机吊舱用的板卡——慧视Viztra-LE026图像跟踪板。慧视Viztra-LE026图像跟踪板采用的是瑞芯微高性能国产化芯片RV1126，具备4核ARMCortexA7,支持NEON和FPU。支持INT8/INT16运算的NPU，运算能力达到2TOPS。图像处理板的性能决定了目标识别的速度和精度。内蒙古无源目标识别控制软件

无人机吊舱还可以搜集一些关键信息，例如大坝水位线，整个受灾区域的全貌，为救援指挥提供关键依据。海南流畅目标识别远程控制

我们都知道，在进行救援时，黄金72小时尤为重要，根据应急救援共识，在24小时内，被救出的人员存活率在90%左右；48小时内，存活率在50%-60%；72小时存活率就已经下降到了在20%-30%；之后的时间就更微乎其微。所以每多挖一块土，多掘一分地，都可以给伤者透气和生命的机会。因此，救援无人机搭载吊舱没工作一分钟就能够增加被困人员的生还机会。为了适应应急救援轻巧灵活、工作时间长的需求，慧视微型双光吊舱的整体重量控制在了280g左右，能够有效减轻无人机负担，增加续航能力。海南流畅目标识别远程控制