在2024年的巴黎奧運會上，AI的應用成為了競技之外的另一個焦點，讓運動員、觀眾、管理人員體驗到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中，安全作為不可避免的話題，成為本次AI作用比較大的領域之一。前期建設時，就采用了智能體育館的方案，配有先進的傳感器和物聯網設備，通過對實時人流的大量數據分析，來預測觀眾接下去會去看什么，優化下一場場館的安保、座位等事務，提升觀眾體驗，提高安保水平。另一方面，攝像頭收集畫面時，還會對監控畫面的每一個人進行安全識別分析，針對于“禁區”除了常規的面部識別外，還會對每個進入場館或者在場館附近徘徊逗留的人進行AI分析，來發現潛在的威脅和異常。然后一旦出現可疑人員或者物品，就可以立即向現場安保發去坐標，從而提升整個場館內外的總體安全性。目標檢測的圖像跟蹤板慧視光電有。低壓線目標識別售價

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后，達到了實現智能識別的硬件條件，但是傳統的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的處理器還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓練模型進行快速比對，從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。首先，要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜，因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業級芯片RK3588，采用先進架構，8核（4大4小）處理，算力能夠達到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。云南如何目標識別開發目標識別算法模型訓練。

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%。

工業4.0中智能智造技術應用愈發多，這之中，機器視覺占有很重要的地位。機器視覺技術通過傳感器和AI算法的集成，能夠模擬人眼視覺處理功能，對工業生產的產品、安防等進行識別檢測，然后進行處理，實現流程自動化。不僅能夠提升生產效率，還能保障產品質量。整個系統架構包括輸入、處理、輸出三部分。其中輸入模塊由成像系統和圖像處理為主，成像系統很容易理解，比如我們生活中常見的各種攝像頭，它們主要負責將檢測目標轉化為圖像信號；而圖像處理系統則是對這些數據進行識別處理，是其中很關鍵的一環。成都慧視有多款雙光吊艙。

隨著無人機巡檢模式的應用，搭載吊艙的無人機可以實現對管道沿線的宏觀監測，對管道本身可實現重點、微觀監測。這些無人機吊艙可以內置高性能的AI圖像處理板，能夠對管線進行細致的目標識別檢測，這樣工作的效率是人工遠不能及的。通常情況下，幾十幾百公里的管線由人工巡檢需要幾十天，交給無人機則能夠在幾天的時間就完成。并且無人機機動靈活的特點還能夠去到人工無法到達的區域，減少安全隱患，特別是西部山區和西北沙漠隔壁等環境中，無人機擁有不可小覷的優勢。成都慧視開發了VIZ-YWT202微型雙光吊艙。河北高性能目標識別創意

Viztra-HE030圖像處理板能夠進行目標檢測。低壓線目標識別售價

傳統的除草模式采用人工割草或者撒農藥，這些模式繁瑣，效率不高，并且農藥對土地的污染也會很嚴重。于是機器人智能除草的產品被研發應用，哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發的一臺全天候智能激光除草機器人，就以“環境零污染、土地零破壞、晝夜作業”為目標。激光除草是通過激光照射雜草，使草葉內部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術，AI智能識別雜草，十分高效；同時針對性開發先進的多目標靶點定位及動態時延誤差補償算法，不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織，同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力，而且適應性強，生產效率高，促進農業經濟高質量發展。低壓線目標識別售價