無人機用于目標識別跟蹤具有靈活便捷的優勢，從高空俯瞰，視野也很廣闊，但是如果飛行高度越高，就會造成視覺上地面目標變小的情況，這時候如果無人機所攜帶的攝像頭像素不足，則容易跟丟目標。這個難點采用成都慧視光電的AI圖像處理板可以有效解決。慧視AI目標跟蹤基于我司開發的瑞芯微高性能AI圖像處理板，搭配自研的目標識別、跟蹤算法，將這一套整合植入吊艙中，就能夠對特定目標進行鎖定跟蹤，即便是無人機飛行高度的變化，肉眼很難辨別目標時，也不會丟失跟蹤目標。用于目標檢測的國產化圖像處理板有哪些？浙江目標檢測解決

這個過程中，如何讓無人機理解并提取分析圖像很關鍵，這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，是一種計算機“視覺”科技，也就是把攝像機當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻系統具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發生的能力。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下，就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。這就是無人機實現智能識別的一種高效方法，通過實時的目標識別處理無人機獲取的數據，讓無人機的工作更加高效。江蘇國產化目標檢測生產企業圖像識別檢測能夠彌補雷達檢測的不足。

此前，九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知，而其中一款探索版車型，甚至加入了智能攝像頭，能夠識別行人、障礙物，自動規劃行駛路線，達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的，其實很簡單，車輛內部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板，這類AI板卡在目標識別算法的賦能下，就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別，從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用的是RK3588開發而成，憑借其工業級的性能，6.0TOPS的算力，就能夠在車輛行駛過程中的復雜環境下進行周邊環境的快速AI識別分類。當然，算法的能力也十分關鍵，由于車輛行駛環境的不斷變化，算法面臨的識別畫面也不斷變化，如何精細的進行識別，關系到車輛的行駛安全。

在算法領域，則需要一些特殊的算法。無人機執行任務時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現精細鎖定跟蹤。要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領域，完全能夠彌補傳統算法的不足，達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。選成都慧視開發的圖像處理板，AI檢測效率能夠得到質的提升。

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。搭載慧視光電開發的圖像處理板后，無人機能夠實現自主檢測。北京電力應急目標檢測應用

目標檢測可以用成都慧視開發的RV1126圖像處理板。浙江目標檢測解決

西氣東輸、西油東送等帶來了大量的油氣管線建設，這些管道呈線性分布，長達百公里，是我國經濟穩定發展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區，有的則位于山區、沙漠等環境惡劣區域，有些已運行20余年，歷經風雨，腐蝕、損壞的跡象初顯，存在極大地安全隱患，為保障能源供應穩定，定期的油氣管線巡檢便必不可少。在過去，管線巡檢全依賴于巡檢工人一步一個腳印走出來，他們必須得沿著長長的管線巡視，檢查管道本體及環境。特別是對我國西部山區、西北沙漠和跨越大江大河等管線的巡查，以及在自然災害發生時的巡線檢查，需要消耗大量的人力物力成本，甚至一些區域還會危及到巡檢人員的人身安全。浙江目標檢測解決