河北智慧安防AI智能专业方案

无人机被广泛应用于目标跟踪，其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及传感器等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法，就能够分析摄像头范围内的物体，通过AI对特征的进一步提取分析，就能够单独识别出目标物体形状，并锁定其位置。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、监视、打击等任务，比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术，可以通过在无人机中安装光电吊舱，然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板，通过算法的赋能就能够实现。如何提升小型飞行器识别跟踪的精度？河北智慧安防AI智能专业方案

慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量只有280g。能够对地面车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，上报目标的图像及坐标信息。慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机，重量小于260g，采用金属外壳，抗冲击力强，具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。慧视VIZ-GT05V微型三轴双可见光惯性稳定吊舱搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，可实现夜间微弱光线下的目标观测。可应用于微小型无人飞行器、无人车、无人艇和其他无人观测设备，进行警务执法、电力巡检、安保巡视、救援搜索、消防救火等任务。河北智慧安防AI智能专业方案算法的提升得益于大量的图像标注。

在这些小型飞行器自主避障飞行中，算法的性能很关键，他能帮助规划路线，识别障碍物。为了满足这样小型化飞行器的需求，成都慧视开发了同样是小型化体积的AI图像处理板Viztra-LE026，这块板卡采用了瑞芯微高性能芯片RV1126，体积小、功耗低，用在小型无人机上不会过多增加其负担。而4和处理器，支持INT8和INT16，能够输出比较大2.0TOPS的算力，足以满足在复杂环境中快速进行识别检测。

此外，成都慧视推出的深度学习算法开发平台还能够针对算法进行模型训练，通过大量的训练来提升算法性能。

要解决小目标难以追踪的这个难题，慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案，通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法，以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外，利用自研的深度学习算法开发平台，通过不断的深度学习，能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此，将这个算法用在无人机高空识别领域，完全能够弥补传统算法的不足，达到更加稳定锁定跟踪的目的。利用深度学习能够让AI更加聪明。

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，近期，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。据悉，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%。如何提升FPV识别跟踪的精度？河北智慧安防AI智能专业方案

特殊目标的识别精度如何提高？河北智慧安防AI智能专业方案

今年各地陆陆续续出现大范围的强降雨，不少城市更是出现内涝的情况，而乡镇农村更是洪峰过境。突然降临的洪水内涝让受灾地不少人被困，同时也给防汛救援造成了不小的难题，为了尽可能节约救援时间，增加搜救率，前期的信息收集工作十分重要。这项工作交给无人机是当下比较高效的解决方案。无人机便捷灵活，能够轻松到达许多内涝区域搜集信息。搭载光电吊舱则能够实时回传现场画面，不少吊舱具备红外和可见光双光成像的能力，夜间工作也能够清晰成像。除了搜集洪水信息，无人机还可以通过智能化吊舱实现AI智能识别，例如高空飞行作业的无人机通过盘旋扫描，能够识别是否存在被困人员，识别被困人员数量。从而展开精细的救援转移，保障人民生命财产安全。河北智慧安防AI智能专业方案