隨著相關技術的迅猛發展，城市智慧治安防控模式也在不斷革新，主要以無人巡邏車、無人機為主要載體。無人巡邏車主要承擔城區巡邏防控、遠程喊話、安防宣傳、視頻巡控等工作任務，這種無人機不需要太大的體積通過搭載AI圖像處理板等傳感器，通過AI智能算法和圖像處理板的共同作用實現智能避障，達到自主巡邏、AI智慧識別的目的。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用先進架構，8核處理器，算力能夠達到6.0TOPS，能夠實時檢測無人巡邏車視野范圍內的物體，輔助進行信息收集、避障等操作。AI算法訓練幫助工具SpeedDP。貴州電力運維AI智能方案**

成都慧視光電技術有限公司推出的SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP功能簡潔、上手快，是當下進行AI深度學習訓練的重要的工具。而且目標識別檢測領域，成都慧視開發的高性能Viztra-HE030圖像處理板，可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。云南安防AI智能技術SpeedDP是一個AI算法訓練平臺。

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO  1.5，它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO  1.5Pro可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據，從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現對物體的實時監測，其中，開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。如何提升無人機識別跟蹤的精度？

無人機要進行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進行圖像處理，AI通過大量的模型訓練，能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力，從而實現整個流程的自動化，達到無人機智能識別的目的。但不同的事，無人機的目標識別和傳統的攝像頭還是又不曉得區別，傳統的攝像頭是靜態的，而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時，需要處理實時動態的信息，這就是對目標的鎖定跟蹤能力。這樣的結果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現。利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI識別算法。重慶研發AI智能視覺

定制算法也能夠進行訓練嗎？貴州電力運維AI智能方案**

中國的無人機在世界上可謂是獨領，隨著技術的發展，無人機的應用范圍也越來越廣。在無人機的一些應用領域中，如應急救援、安防等，需要利用無人機進行遠程信息偵查、航拍以及圖像識別處理等功能，這就需要一款輕巧、成本低、像素好、品質高的吊艙。市面上很多吊艙要么就是體積大，要么就是重量大，或者是不支持角度、角速度的反饋控制，很難達到上述應用場景的工作需求。為了解決這些難點，成都慧視針對性的開發了多款微型多光吊艙來適配不同行業不同領域的需求。貴州電力運維AI智能方案**