無人機在農業領域能夠實現高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業環境對于無人機的工作性能要求不一樣，同樣的方案在平原地區適用，在高原地區就不行。因此針對于特殊作業環境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復雜、低氣壓、大溫差的特點，參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業環境特點的性能要求。不比平原的一馬平川，高原由于環境復雜，地形起伏對于無人機的飛行也需要進行控制，無論是高度還是速度甚至距離都需要進行嚴格限制，防止出現撞機等事故。因此，這個方面的智慧化建設就需要無人機具備智能避障的功能，無人機需要在高速度或者遠距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物，并能夠實現避障。自動駕駛需要不斷檢測周邊環境。電力應急目標檢測技術

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發的優先，它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數據標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發者頭疼。如果采用傳統方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控。電力應急目標檢測技術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。

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。

進入夏季，我國南方各地陸續進入汛期，特別是長江流域沿線，洪峰過境造成不小的災害，不少城鎮與外界失去了聯系。要想更好地實施救援，就必須詳細了解各地災情，然后進行針對性救援部署，打通生命線，轉移安置災民。在這個前期的工作中，搭載吊艙的無人機能夠很好地進行信息收集，并參與救援。無人機搭載吊艙后，能夠動態開展災情監測，通過攝像頭等各類傳感器快速獲取災區道路、橋梁、房屋、被困人員等位置和數量信息，為后續制定應急救援計劃，開展救援工作提供精細信息。同時，在進行救援時，無人機機動靈活的特點，還能夠配合救援隊伍進行道路偵查，保障救援隊伍的安全。小目標檢測可以選成都慧視開發的圖像處理板。

而要實現這些功能，無人機就需要搭載光電吊艙。慧視光電開發的VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙將10倍光學變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程1.2km半導體激光測距機集于一體，能夠遠距離高倍變焦實現管線巡檢時高清成像，在夜晚，專業高靈敏度的紅外熱成像傳感器，也能實現夜間目標細微可察，溫度檢測直觀精細。在環境復雜惡劣的條件下，吊艙還能通過三軸高穩定精度平臺框架實現高精度慣性穩定，360°連續無遮擋，精細測距。目標檢測算法哪里有？電力應急目標檢測技術

無人機AI檢測可以用于高速巡檢。電力應急目標檢測技術

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，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%。電力應急目標檢測技術