通過在傳統監控中植入慧視光電RK3588圖像處理板，對監控設備賦能，設備具有目標識別、跟蹤的功能，各個角落的攝像頭還能實時傳輸和收集監控數據至控制端，幫助及早甚至在危險情況發生之前發現危險行為或危險情況并發出警報。另外，如果再將傳感器放置在工地上或者工人的穿戴設備如安全帽上，就能實時定位工人位置，工人也能收到危險警報。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡，具備高性能、高精度的優點，加上成都慧視在目標識別領域有著成熟強大的算法，能夠很好的保護工人的安全，防患于未然。一旦發現溺水者，還能及時提供救援。山西算法定制AI智能方案**

提到AI智能圖像算法，自然而然會想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世紀，當時的巴斯卡和萊布尼茨萌生了智能機器的想法。到了十九世紀英國的數學家布爾和德國的摩爾根提出了思維定律可以稱為人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計的“計算機器”，被認為是計算機硬件，也就是人工智能硬件的前身。電子計算機的發明，是人工智能稱為可能。因為一戰、二戰原因，人工智能暫時處于了停滯期，到了20世紀60年代末，人工智能又迎來了新研究高潮，到了80年代90年代，人工智能進入發展的快車道，到了二十一世紀，人工智能取得了長足的進步，讓我們的生產、生活方式產生了巨大的變化。江西開放AI智能處理板“人工智能 +”倉儲是個高度集成化的綜合體系.

近年來，自動駕駛感知領域存在著巨大的技術分歧：以 Waymo 為**的多傳感器融合派以激光雷達為主傳感器，而以 Tesla 為主的視覺優先派堅持使用純攝像頭。其中激光雷達的主要問題在于價格昂貴，Velodyne 的 64 線激光雷達成本為 75,000 美金左右，成本高，難以擴大規模。純視覺的方案極低地降低了成本，Autopilot 2.+ 的 BOM 成本控制在 2,500 美金左右。但同激光雷達相比，攝像頭缺乏深度信息，在 3D 空間的目標檢測上存在天然巨大劣勢。雖然近年來基于鳥瞰圖（BEV）的技術方法快速發展，提升了純視覺探測的效果，但距離激光雷達的探測效果依舊相去甚遠。

與許多多視角幾何問題不同，多個純視覺車協作依賴先進的通信系統來進行信息交互，而現實情況下通信條件多變且受限。因此，多個純視覺車協作的關鍵問題在如何在通信帶寬限制的情況下，選擇比較關鍵的信息進行共享，彌補純視覺輸入中缺失的深度信息，同時彌補單視角下視野受限區域缺失的信息，提升純視覺輸入的 3D 空間感知能力。協作信息應包含深度信息，這將使得來自多個純視覺車的不同角度的觀測，緩解單點觀測的深度歧義性，相互矯正定位正確的深度。同時，每個純視覺車過濾掉不確定性較高的深度信息，選擇比較關鍵的深度信息分享，減少帶寬占用。比較高效地彌補純視覺輸入相比 LiDAR 輸入缺失的深度信息，實現接近的 3D 檢測效果。除了AI智能監控，警用無人機和水上救生機器人也是警務人員開展防溺水安全工作的好幫手。

大型公共停車場可以在每個車位安裝安裝智慧攝像頭，這些攝像頭同樣帶有圖像處理板板卡，具備AI算法，一方面對停車位進行數量統計，上傳至控制中心，這樣能夠及時了解車位空置數量；另一方面，智慧攝像頭能夠智能識別車輛信息和停車位信息，如果駕駛者遺忘了停車停放位置，在設備終端就能立刻查詢，優化車位資源占用。慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU，具備全國產化、小型化的特點，功耗也低，非常適用于公共停車場的智慧閘道建設。RK3588作為工業級圖像處理板能夠進行大量的目標識別信息處理。湖北行業用AI智能科技

RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。山西算法定制AI智能方案**

除此之外，在數字醫療領域，人工智能工具可以適應各種任務，比如搭建一個科學平臺，或者使用生成式人工智能來編寫內容。機器學習、深度學習和自然語言處理有助于使數據分析民主化，從而深入了解如何在市場上比較好地定位產品。人工智能工具可以在幾分鐘內獲取相關內容的完整語料庫并進行分析，這可能需要人類數月或數年的時間才能完成，從而提供有關空白區域和競爭對手的數據。讓醫護團隊加快他們的“決策時間”并做出更明智的選擇。山西算法定制AI智能方案**