西藏高性能低功耗AI智能视觉识别

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。成都慧视能够帮助训练算法吗？西藏高性能低功耗AI智能视觉识别

成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP，它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证，进行快速的针对大量数据的AI自动标注，然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中，通过对原始算法的模型训练，能够不断评估算法的能力，然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注，让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用，能够极大减少整个测试验证所需时间，减少人力成本支出，减少项目开发周期，让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。西藏高性能低功耗AI智能视觉识别算法的提升得益于大量的数据标注。

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。

无人机的智能化是推动低空经济发展的重要引擎，打造智能无人机需要通信、控制、传感器等多种技术的共同作用，其中图像处理板的目标检测识别技术能够在智慧巡检、智慧交通管理、智慧河湖巡查等领域有着积极作用。在成都慧视开发的多款图像处理板中，Viztra-LE026以小型化、低功耗的特点深受行业青睐。Viztra-LE026图像处理板采用了全国产化芯片RV1126，板卡外形呈圆形设计，尺寸为Φ38mm*12mm，重量12g，虽然小巧，但是算力可达2.0TOPS，能够凭借1路MIPI视频输入和1路DVP视频输入实现对目标实时自主检测、识别，并自动或手动锁定跟踪人、车、船等目标。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练识别算法。

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。图像标注是一项繁琐的工作。西藏高性能低功耗AI智能视觉识别

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但这也遇到很多难点，通常情况下，视频回传的延迟大概在200ms左右，随着大量的弹打出，视频传输所需带宽就面临压力，如何在通信带宽有限的情况下，保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输，是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题，慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合，推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内，例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内，多路视频和交互控制共用一对收发信道，信道支持数据透传，外部系统可以使用该信道，传输任意格式的数据；可实时调整视频码率，在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发；能够基于H265实时视频编码；可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机，实现15ms的低延迟编解码，加上数据链传输延迟时间在30ms左右，目前业界前列。通用性强，使用更加灵活，适用更多应用场景；支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输（1080P60FPS），彻底解决“带宽苦恼”；整体时延约60ms（含相机、编解码、显示，不含传输），实现实时控制、实时打击。西藏高性能低功耗AI智能视觉识别