利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。AI目標檢測怎么實現？江蘇國產化目標檢測

無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案，實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產品均使用小巧設計，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下，能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。遼寧紅外目標檢測AI檢測，圖像處理板的性能很重要。

無人機是巡檢領域的空中巡檢員，搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工，實現自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器，實現晝夜巡檢也不是夢，一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中，傳統模式下，工人只能采用望遠鏡遠程查看線路，不僅費眼睛，還費時間。同時，由于光線等外界因素的干擾，缺陷的確認也加大了難度，不得不背著安全帶近距離校驗，工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發現缺陷后，通過抵近觀察的方式進行仔細查看，收集缺陷周圍360°照片回去分析，不僅安全也高效率。

激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環，需要機器人正確識別雜草，而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能，通過不斷的訓練學習，AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前，市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多，例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，就能夠通過大量的數據部署，再經過長時間的訓練，就能夠實現跟人眼一樣的目標識別能力。慧視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深度學習訓練的選擇。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。成都慧視能夠打造全國產化圖像處理板。

城市管理的智慧化轉型是智慧城市建設的重要部分。隨著無人機的廣泛應用，一個由人、機組合的智慧化無人機綜合監管網絡正逐步形成，讓城市風險無處遁形。無人機搭載吊艙起飛，能夠按照航線進行巡飛，吊艙的智能化攝像頭能夠對視野內的目標進行智能識別，通過數據分析向監管發出信息，助理開展現場執法行動。無人機的優勢在于不受時空限制，全天候的巡檢不在話下。夜晚可以通過紅外傳感器形成高清成像，機動靈活的特點可以快速到達許多人工巡查不變去到的區域。與傳統的人工巡查方法相比，有著早發現、早介入、快處理的優勢，極大提升了工作效率。通過定制算法能夠提升檢測的精度。國產化目標檢測誠信推薦

AI檢測的精度跟圖像處理有關。江蘇國產化目標檢測

實現這些功能的技術中，圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力，植入相應的AI算法，無人機就相當于裝上了“智慧眼”，而且這個“智慧眼”居于高空，能夠在一個定點，俯瞰大范圍，實時監控貨物的存放狀態。遠程控制技術基于網絡通信，通過和圖像處理板的結合，能夠實現低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應用中，可以采用成都慧視開發的高性能圖像處理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板，就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力，能夠根據無人機型號進行接口定制，整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型無人機也能夠裝上。此外，板卡整體功耗在4W左右，不會過多增加無人機的負擔。江蘇國產化目標檢測