应急救援AI智能烟雾识别

这种智慧化的建设就是采用图像处理。在无人机内部安装图像处理板，这些图像处理板和相机、算法的有机结合就形成了无人机的智慧眼，有了这个智慧眼，无人机就能够对视野范围内的物体进行AI识别，从而自动完成避障、巡检等操作。成都慧视开发的小型化图像处理板Viztra-LE026就是专门为无人机设计的一款“智慧眼”处理器。这块板卡采用了RV1126开发而成，具备2.0TOPS的算力，外形呈圆形化设计，整体外观大小为Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在无人机领域具有功耗低、尺寸小的优势，不会过多占用和消耗无人机的内部空间和续航。节约图像标注的时间就是节约成本。应急救援AI智能烟雾识别

图像标注就是给图像打上标签标记，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘专门的图像标注师，随着AI的不断发展，这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布来实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。目前，有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注，有的是纯手动拉框，有的则可以帮助我们进行自动标注。河南智慧小区AI智能方案专家如何快速完成图像标注工作？

如今，AI已走入万千企业，其展现出的强大赋能作用，让无数企业受益。尤其实在制造业中，AI能够赋能多个领域，让企业更加高效、更加节能。例如许多大型的纺织工厂，定期的机器巡检以及对产品的质检至关重要。传统模式是采用人工巡检，大量的巡检人员对纺织机器和产品进行肉眼质检，虽然这种模式效率低、精度无法掌握，但也是无赖之举。随着AI的发展应用，利用AI进行质检，能够弥补了这些缺陷。通过定制相应的AI算法，在传感器的共同作用下，能够实现自动识别。

无人机能够通过高空拍摄快速获取大范围、多角度的地面信息。但是传统的摄像头只能获取视频数据，对于许多需要进行数据分析的行业来说显然不够智能化，从无人机视频数据中快速获取提炼大量有价值的信息，不仅能够提升工作效率，还能够减少不小的成本支出。这就是无人机的AI识别能力。通过识别算法，在无人机工作时就对目标范围进行AI检测识别，从而提炼所需信息。这就需要对无人机进行智能化改造，可以在传统无人机吊舱中植入成都慧视开发的高性能AI图像处理板，如利用RK3588深度开发而成的Viztra-HE030图像处理板，6.0TOPS的算力能够快速处理无人机识别到的复杂画面信息，这样就有了硬件基础，剩下的就需要对自身算法进行不断优化提升。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练识别算法。

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。数据标注很麻烦，所以需要AI介入。贵州智慧视觉AI智能算法分析

提高算法识别精度的方案有哪些？应急救援AI智能烟雾识别

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。应急救援AI智能烟雾识别