山西多系统适配目标识别远程协助

随着无人机巡检模式的应用，搭载吊舱的无人机可以实现对管道沿线的宏观监测，对管道本身可实现重点、微观监测。这些无人机吊舱可以内置高性能的AI图像处理板，能够对管线进行细致的目标识别检测，这样工作的效率是人工远不能及的。通常情况下，几十几百公里的管线由人工巡检需要几十天，交给无人机则能够在几天的时间就完成。并且无人机机动灵活的特点还能够去到人工无法到达的区域，减少安全隐患，特别是西部山区和西北沙漠隔壁等环境中，无人机拥有不可小觑的优势。反无人机目标识别用慧视Viztra-LE026图像处理板。山西多系统适配目标识别远程协助

传统的除草模式采用人工割草或者撒农药，这些模式繁琐，效率不高，并且农药对土地的污染也会很严重。于是机器人智能除草的产品被研发应用，哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的一台全天候智能激光除草机器人，就以“环境零污染、土地零破坏、昼夜作业”为目标。激光除草是通过激光照射杂草，使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术，AI智能识别杂草，十分高效；同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法，不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织，同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力，而且适应性强，生产效率高，促进农业经济高质量发展。贵州多系统适配目标识别定制目标行为识别算法找成都慧视光电。

无人机被广泛应用于目标识别，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。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标识别算法，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。

激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，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。SpeedDP功能简洁、上手快，是当下进行AI深度学习训练的选择。而且目标识别检测领域，成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板，可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力，精细分析识别到的物体，区分作物和杂草，进而为机器人提供正确的信息，辅助除草。慧视光电可以根据吊舱定制AI图像处理板。

进入夏季，南方各地进入汛期，对于水利工作而言，这时候需要时刻关注水流流速。水流流速的监测数据有助于准确分析洪水的演进情况，预测洪水的影响范围和可能造成的损害，从而更有效地指导防洪工作的部署;在汛期，水文站会根据水流速度和雨量等数据来决定是否开启水库闸门进行泄洪，以保证水库的安全以及下游地区的安全。目前，无人机水流测速的应用十分广，相比于传统的人工测速所面临的安全、覆盖面等问题，无人机搭载测速仪不受气温、气压、风雨等外界因素的干扰，能够实现全天候的测速工作，并且无人机机动灵活的特点，还可以去到许多人无法到达的点位，获取更多更精细的数据。要想实现目标识别可以找成都慧视。广西视频目标识别自主可控

慧视光电的吊舱能够进行目标检测。山西多系统适配目标识别远程协助

低于10*10像素的小目标由于像素小、面积小等问题，能够提供的检测信息就少，即便是高性能的图像处理板也难以进行运算，就会给目标检测跟踪造成了不小的难度。慧视光电根据自身经验推出的质心小目标跟踪方案则很好的解决了小目标跟踪当中的一些问题，让许多客户在应用场景中减少了很多麻烦。慧视光电的工程师通过对算法的定制，使得该跟踪方案无论是在RK3588这样的旗舰级图像处理板上还是RV1126这样的入门级芯片上都有着很好的效果。山西多系统适配目标识别远程协助