智慧工地AI智能烟雾识别

针对于化工企业的机器人巡检智能化转型，成都慧视能够提供高度定制化的图像传感器、AI算法，助力机器人实现高效、精细的巡检工作。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030，算力可达6.0TOPS，支持定制各类型的接口，像SDI、CVBS、LVDS、DVP、USB、Camera link等，整个团队拥有成熟快速的开发经验，能够实现快速集成定制。机器人搭载图像处理板后能够实时采集图像数据并进行分析，也可以同步传输到控制端，实现及时发现及时处理，很大程度上减少事故发生的概率。如何打造自己的AI算法呢？智慧工地AI智能烟雾识别

寒潮天气下，路面容易结冰，车辆打滑的风险增加，铁轨也是如此，结冰受冻会影响列车的正常运行。。在大面积覆冰情况下，巡检人员很难到达特定区域开展巡检工作，无人机相较于人工巡检，能够更大程度发挥全天候、高频次、大范围的特点，有效做到即时响应。除了高效，无人机还具备实现智能化处理的能力，通过红外和可见光两种方式获取画面，再进行实时智能分析处理，帮助识别各种问题。这项技能就需要图像处理设备的介入。通常情况下是无人机搭载吊舱，在吊舱的基础上加装AI图像处理板，在相应算法的辅助下，就能进行智能化处理。安徽智慧城市AI智能安全帽识别慧视光电推出的Viztra-LE068是3T算力。

无人机应用范围的不断增加，让其带来的安全隐患也不断增多。军方面，俄乌就是一个很好的例子，你的无人机能打别人，别人也能打你。而民用方面，类似天津无人机黑飞这样的事件不得不防，给航空安全、国土安全造成威胁。因此，无人机反制措施必不可少，如激光反无、电子干扰、物理冲击等。但这些方式，也都是打击模式的区别，在如何发现无人机上都大差不差。不同的打击模式，受成本、环境等影响各有优劣。这之中，无人机物理冲击作为一种比较传统的方式，兼具经济实惠、打击距离远、自动化等优点，使得其在无人机反制领域有着一席之地。

对于这种环境场景的救援，算法的能力要求很高，因此需要针对于人这个目标进行算法的定制训练。比如在被困的人可能是站立也可能是昏迷蜷缩在地上的状态，一般识别算法都是针对于站立的人进行检测识别，蜷缩的人识别率就很低。慧视光电推出的AI算法训练平台SpeedDP，就可以利用模型开发功能，实现算法的开发，再利用AI自动标注功能，提升算法识别率。SpeedDP能够省去大量花在图像标注上的时间，进而节约成本。这样形成空天一体化救援模式，能够提升救援效率，为救援团队在复杂的山林环境中提供有力支持，提高被困者生还几率。目标检测识别精度的影响因素有哪些？

另一方面，面对常规难题，我们解决问题的速度快，项目的开发周期不会受到过多影响。并且现在许多公司都会自己开发算法，这其中对于数据的训练必不可少，成都慧视还可以配套专属的AI算法训练工具SpeedDP，通过这个工具能够定制训练项目所用的算法，极大提升了开发的进度，满足了向客户短时间提供高性能特定场景图像处理板（跟踪设备）的实际需求。此外，由于许多特殊行业的需求中要求必须进行国产化替代，因此，慧视光电也做了许多工作，通过精心的筛选，帮助进行全国产化替代。如何保障目标检测的精度？安徽智慧城市AI智能安全帽识别

相机的帧率会影响目标检测的精度。智慧工地AI智能烟雾识别

户外探险已是当下一个时兴的运动，但是这种运动带来了一个问题，那就是救援。当探险者迷失在山林间，会给救援造成许多困难，复杂的地形阻挡了被困者也阻挡着救援团队，而探险者可能处于失去联络的状态，救援团队则不知道被困位置。在崇山峻岭间，救援就是在和死神赛跑，对于救援团队救援技术都有着高要求。传统的人工搜索效率低下，显然不能满足救援需求，无人机的应用则和人工救援形成了一定的互补。无人机机动灵活的特点，可以搜寻人工难以抵达的区域，同时无人机升空的视野更广阔看得更远，即便是在夜间，搭载红外传感器的无人机也能够进行高效工作。而这之中，图像算法则能够赋能AI搜救，通过定制算法，能够快速排查、定位目标人员位置，在大范围远距离的观察者有时候比人眼好使。智慧工地AI智能烟雾识别