湖南数据目标识别经验丰富

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如，YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B 的延迟减少了 46%，参数减少了 25%。在需要目标识别检测的行业当中，图像处理板一直是识别设备当中的一个不错的选择。湖南数据目标识别经验丰富

森林防火的日常巡护不可或缺，使用无人机搭载慧视光电的吊舱，能够针对整个区域进行巡查，对可以烟雾、违规用火的行为进行AI识别，尽可能减少人为失火，缩短发现火情的时间，为扑灭火灾减少时间。慧视光电推出的微型双光吊舱内置高性能、低功耗的AI图像处理板，又搭载了红外传感器，能够帮助侦查火种、火情范围等信息。在火灾发生后，无人机搭载慧视光电推出的微型双光吊舱，就能够实现远程火情侦查。例如在针阔混交林和喀斯特地貌荒野林区，林内荆棘密布，杂草丛生，岩石凌乱，有的火线在悬崖峭壁上，即便火线近在眼前，穿梭过去就得披荆斩荆开出通道，何况救灾人员背负的数十公斤灭火装备这会拖慢灭火速度。黑龙江国产化目标识别远程协助RK3588芯片的图像处理板能够进行目标检测。

在安防巡检、无人机吊舱等领域，由于所处环境的复杂性，对于AI目标识别检测的性能要求十分严格，一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求，此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块，作为瑞芯微全新一代旗舰处理器，它具备8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。

人工标注的精细度完全依靠于人的眼力、技术，面对简单的图像时，尚且可以应付，面对复杂的图像时，就会眼花缭乱。此外，当长时间进行标注时，人工的倦怠也会影响精度。而慧视SpeedDP能够通过不断的深度学习提升能力，这也是人工无法达到的。一个人工标注师的月成本大约在5000-6000元，如果是专门进行大规模图像标注的企业，这种岗位将不在少数，累计起来的人力成本就很多。而AI则不同，AI可以一个人干多个人的活，节约项目开发时间，从而节约成本。找谁可以定制小目标识别检测的算法？

成都慧视光电这样致力于AI图像处理板开发的企业，经过多年的领域深耕，已经具备了完善的AI图像处理板的开发流程，能够根据行业特性提供适用的解决方案。在人形机器人领域，AI图像处理板的精确度、高效、性能是决定人形机器人工作能力的关键指标，慧视光电利用瑞芯微高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板正是这个领域的解决方案。板卡拥有四大四小八核处理器，总算力高达6.0TOPS，经过我司的高度开发，能够支持丰富的输出接口，再通过定制的目标识别类算法，就能够实现精细的定位、识别检测等功能。慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱能够实现高空目标识别。内蒙古可靠目标识别解决方案

搭载AI图像处理板的吊舱能够辅助进行AI目标识别。湖南数据目标识别经验丰富

不久前，国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型，Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。湖南数据目标识别经验丰富