江苏多系统适配目标识别定制

中国当前比较先进的农业生产基地中，一辆辆收割机在田野间来回穿梭，无比繁忙，但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率，使播种、施肥、旋耕、开沟一体化，实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果，一是可以采用接入卫星系统的模式，将收割机集成北斗终端，把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统，无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头，再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板，通过目标识别、检测算法的赋能，让无人收割机实现智能化。要想实现目标识别可以找成都慧视。江苏多系统适配目标识别定制

工业4.0就是无人作业的天下，各行各业都在进行无人化改造，农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向，我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作，而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控，要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板，这些图像处理板在算法的赋能下，能够实现精细的目标识别和检测，例如无人机，在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱，吊舱内置图像处理板，无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。安徽高性能目标识别联系方式慧视光电开发的Viztra-HE030在目标识别领域性能如何？

AI越发成熟的当下，可以说是让人工标注师们走到了行业分岔路口，虽然图像标注的人力成本看上去已经很低了，但是AI的出现，让成本一降再降成为可能。从目前的状况来看，AI替代人工进行图像标注将是板上钉钉，毕竟AI的优势太大了！以慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP来说，简直碾压。传统的人工标注，需要标注师一步步给图像打上标签，即便是熟练的操作师也需要1-2分钟，而慧视SpeedDP标注一张图像的时间只需要7-8毫秒，你没听错，是毫秒。毫秒级别的优势是人工怎么也无法企及的。此外，人工标注是需要考虑重复、机械、枯燥工作带来的时间消耗，当人感到倦怠时，工作效率就会下降。而AI则不会，它就是一头不需要吃草的牛。

樱桃成熟的季节，如何即时配送成为生产者遇到的比较大难题。随着无人机低空经济的不断发展，无人机配送樱桃的方式闪亮登场，各地陆陆续续实现0到1的突破，并且取得了不错的效果。无人机配送具备灵活、便捷、快速的特点，给保鲜食品提供了保值的服务。有了无人机，樱桃可以直接从产区起飞，配送到下单目的地。目前按照无人机的续航来看，实现同城半日达应该不成问题。如果这种模式在长期的使用中符合市场需求，势必会形成规模化，那也就会面临一些问题，一是路线规划，而是无人机运输过程中的监控问题。在城市中，环境复杂，无人机的配送会遇到各种场景，如果遇到突发情况，无人机又不能快速避障的话就容易发生事故。在摄像头中植入目标识别算法和图像处理板，就能分辨人和动物。

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%。无人机吊舱内置图像处理板后目标识别的能力会更加突出。河南省时省力目标识别

可以定制目标识别的算法吗？江苏多系统适配目标识别定制

图像标注对于许多企业而言是一项至关重要的工作，但当面对海量待标注的图像数据时，又显得是那么的费时费力。对于图像标注师来说，每天要花费数个小时的时间和精力去手动标注一张张、一帧帧图像，随着AI的不断发展，这项枯燥无味的工作有着能够被替代的可能。人工标注师的成本通常在5-6K左右，当大量的数据需要标注时，所需岗位就会增多，需要工作的时间也变久，成本也就随之增加。而自动化图像标注工具的成本都是一次性的，一次付费，长久使用，随着时间的增加反而平摊了成本。江苏多系统适配目标识别定制