在我們生活生產(chǎn)中，許多小型化的無人機類似于昆蟲，憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環(huán)境進行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理板，再定制化目標識別檢測的算法，通過對這類無人機作業(yè)環(huán)境的大量深度學習，就能夠讓無人機AI愈發(fā)聰明，能夠快速識別攝像頭范圍內(nèi)的物體，從而實現(xiàn)避障的操作。SpeedDP是深度學習領(lǐng)域的產(chǎn)品。湖南專業(yè)AI智能視覺

在林河生態(tài)維護中一些例如垃圾偷倒、破壞林地、違規(guī)種養(yǎng)、偷排污水等問題對于人工巡檢來說也是一大難點，要么難以發(fā)現(xiàn)，要么發(fā)現(xiàn)的不及時，而無人機的巡航能夠盡可能做到時效性。另外，林河生態(tài)資源保護工作中，無人機可以捕捉到許多人工難以察覺的細節(jié)，如樹木的生長狀況、病蟲害的發(fā)生情況、河道的夜間漂浮垃圾等，及時為管理人員提供更為準確的信息。無人機靈活便捷的特點可以很好地應(yīng)用在此，可以說，無人機的運用是當下打造智慧林河長制的有利技術(shù)。云南智慧消防AI智能人臉識別SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓練平臺。

AI的不斷應(yīng)用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領(lǐng)域，傳統(tǒng)的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現(xiàn)讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發(fā)流程，通過從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數(shù)據(jù)集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數(shù)據(jù)格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務(wù)*支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現(xiàn)海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能。

激光除草是通過激光照射雜草，使草葉內(nèi)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(fā)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(shù)，AI智能識別雜草，十分高效；同時針對性開發(fā)先進的多目標靶點定位及動態(tài)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(yīng)性強，生產(chǎn)效率高，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。激光除草模式中AI智能識別是很關(guān)鍵的一環(huán)，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(fā)平臺，就能夠通過大量的數(shù)據(jù)部署，再經(jīng)過長時間的訓練，就能夠?qū)崿F(xiàn)跟人眼一樣的目標識別能力。利用SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)降本增效。

AI的出現(xiàn)可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環(huán)境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，它是一款入門級的AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能，提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)場景的定制化需求。經(jīng)過前期的需求分析，大量的數(shù)據(jù)訓練，SpeedDP就能夠生成適合行業(yè)需求的訓練模型，通過這個模型，就能不斷進行自動化的圖像標注。深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學習的進化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。湖南專業(yè)AI智能視覺

SpeedDP圖像標注操作流程很簡便。湖南專業(yè)AI智能視覺

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO  1.5，它能夠?qū)崿F(xiàn)端側(cè)實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現(xiàn)出色，能夠快速、準確地根據(jù)語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO  1.5Pro可以幫助構(gòu)建海量的具有物體級別語義信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，從而有效地助力多模態(tài)大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內(nèi)容和文本之間關(guān)系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現(xiàn)對物體的實時監(jiān)測，其中，開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。湖南專業(yè)AI智能視覺