西藏智慧工地AI智能算法分析

陕西某地村落一老人被闯入的野猪冲撞撕咬致死，让动物入侵居民区的话题再次登上热搜。此类野生动物在野生动物保护法的保护下，生存环境得到了极大改善，像野猪由于繁殖能力强、适应能力强，已在我国28个省份广分布，已经不再属于濒危动物系列。并且，由于数量过高，有多大26个省份的居民受到了安全威胁。因此各地也在积极出台政策、寻找措施，进行野猪致害防控工作。由于野猪出没得不规律性，这就导致防控的难度也十分大，不可能做到完全避免，因此往往都是事后进行搜捕驱逐，防止二次伤害。如何提升无人机识别跟踪的精度？西藏智慧工地AI智能算法分析

实现这些功能的技术中，图像处理基于AI图像处理板这一传感器。板卡具备快速图像处理识别的硬件能力，植入相应的AI算法，无人机就相当于装上了“智慧眼”，而且这个“智慧眼”居于高空，能够在一个定点，俯瞰大范围，实时监控货物的存放状态。远程控制技术基于网络通信，通过和图像处理板的结合，能够实现低延时低带宽的图像传输处理。在实际落地应用中，可以采用成都慧视开发的高性能图像处理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026图像处理板，就是无人机的完美搭子。这款图像处理板具备2.0TOPS的算力，能够根据无人机型号进行接口定制，整体尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型无人机也能够装上。此外，板卡整体功耗在4W左右，不会过多增加无人机的负担。贵州AI智能算法利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI跟踪算法。

SpeedDP作为一个服务型AI平台，它能提供从数据标注、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。平台所需算法并不是固定的，使用者可以根据自身实际应用场景进行AI算法的定制化开发，例如平台经过不断的迭代，目前能够支持YOLOv8系列算法进行图像标注。SpeedDP这个平台使用起来十分简便，在图像标注领域其基本使用方法是：1.首先有一个比较好的预选模型2.用这个预选模型做自动标注3.后期人工审核修正

多目标跟踪是指在连续的图像中，通过目标检测算法识别出每一帧中的目标，并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化，而且还会有目标出现和消失的情况，再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况（例如无人机高空检测），就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标，所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此，成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是：1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述，利用深度学习提取更高级别的语义特征，这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型，在算法中加入对摄像头运动的估计，通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略，设计更灵活的数据关联算法，允许更大的距离阈值来匹配候选目标。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI算法。

成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是一款采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588的高性能板卡，具备八核处理器，至高能够输出6.0TOPS的算力。通过对接口的定制开发，就能够应用到城市的各个领域。有了高性能的Viztra-HE030图像处理板这样的硬件支持，还需要针对于不同的应用场景定制专属的识别算法。例如在城市安防巡逻中，执法人员采用无人机进行高空执法，就需要无人机能够进行实时识别、动态跟踪，并且根据特殊需求执行特殊任务。这都需要高精尖的算法支持。特殊目标的识别精度如何提高？重庆电力巡检AI智能技术

成都慧视推出的SpeedDP很贵吗？西藏智慧工地AI智能算法分析

在很长一段时间内，传统的粮库害虫检查方法是依靠人工巡检，用肉眼观察，逐仓筛查的方法，这种方法覆盖面不足且效率低下，筛查一次将耗费工作人员的大量时间精力。随着技术的发展，AI化的筛查逐步采用，通过算法的AI识别实现自动化筛查。方法基于高像素高清摄像机，实时远程监控粮库，一旦发现害虫就能够立即向管理平台发出告警，有效降低巡检成本和压力，提升工作效率。这之中，实现AI识别处理的传感器同样重要，面对复杂的粮库环境，一个高性能能够快速处理数据的图像处理板是关键。西藏智慧工地AI智能算法分析