海南高性能目标识别创意

收割机行进工作时，AI图像处理板能够快速处理识别摄像头获取的田野环境，分辨哪些是泥土，哪些是作物，哪些是杂草。这种模式相对于接入卫星的方法，成本相对较低，效果却大差不差。这种AI图像处理板可以在成都慧视光电这边定制，比较适合的采用了国产高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板，这块板卡具备工业级的处理性能，拥有四大四小八核处理器，处理能力达到6.0TOPS，用在无人农业作业领域，可以快速正确地处理分辨作物、土壤、杂草等信息，实现智能化农业作业。成都慧视开发了VIZ-GT05V三轴双可见光微型吊舱。海南高性能目标识别创意

要想实现无人机农业的一些功能，无人机吊舱至关重要，一般的吊舱都具备摄像头功能，操控者能够根据吊舱实现远程画面查看。例如农业生产当中的施肥和播种，只需要操控无人机飞到指定地点，就能够实现远程手动施肥、播种。但这只是基础的功能，随着需求的升级，对于无人机吊舱的要求也越来越高，比如在作物病虫害检测领域，普通的吊舱显然不能胜任，这个时候就需要采用带有AI图像处理功能的无人机吊舱。慧视光电利用AI图像处理板和传统吊舱相结合打造的微型双光吊舱，内部就植入了带有瑞芯微工业级芯片RK3588的Viztra-HE030图像处理板，板卡在自研目标识别算法的作用下，能够对农作物实现病虫害AI监测，当操控无人机飞过目标区域时，AI能够对摄像头获取的画面中的农作物进行快速扫描处理，精细识别病虫害。这比传统的人工巡查能够提升不小的效率。安徽稳定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真的越来越智能了，让许多岗位从业人员人人自危。数据标注师就是其中之一。AI替代人类首先就会从一些枯草、机械重复的工作开始，数据标注的工作恰好符合这个特点。在以往，数据标注的工作是AI的赋能者，他们就是人工智能当中的“人工”，通过大量的数据标注，让AI不断学习，不断变聪明。在AI需求庞大的情况下，会有数以万计的数据量摆在人工标注师的面前，他们只能机械地通过双手进行标注。可以说，他们就是AI的老师。随着AI越来越聪明，这些老师似乎也应该“退休”了。随着数据标注行业的不断迭代升级，各种有助于进行快速数据标注的工具开始出现。

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%。慧视多光无人机吊舱可以内置AI图像处理板。

虽然供大于求，成本已经很低，但是企业似乎仍不满足这样的成本支出，人工标注所显现出的效率低、精度不高的特点是企业管理者所不想看到的，毕竟哪个公司不想降本增效呢？而这些都能够被人工智能自己所弥补，这就是AI自动图像标注工具，慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是这样的一款工具。SpeedDP是一个入门级的AI自动图像标注软件，它能针对AI零基础用户，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提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署，数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。成都慧视开发了VIZ-YWT201微型双光吊舱。北京专业目标识别系统

RV1126芯片的图像处理板能够进行目标检测。海南高性能目标识别创意

不久前，国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型，Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。海南高性能目标识别创意