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%。能夠在夜間識別地面信息的無人機吊艙是哪款？青海如何目標識別經驗豐富

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。青海人防目標識別解決方案無人機想要實現AI識別可以用慧視光電的吊艙。

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。

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。慧視光電的識別板卡定制快。

低于10*10像素的小目標由于像素小、面積小等問題，能夠提供的檢測信息就少，即便是高性能的圖像處理板也難以進行運算，就會給目標檢測跟蹤造成了不小的難度。慧視光電根據自身經驗推出的質心小目標跟蹤方案則很好的解決了小目標跟蹤當中的一些問題，讓許多客戶在應用場景中減少了很多麻煩。慧視光電的工程師通過對算法的定制，使得該跟蹤方案無論是在RK3588這樣的旗艦級圖像處理板上還是RV1126這樣的入門級芯片上都有著很好的效果。安全帽識別用慧視圖像處理板。河南智能化目標識別解決方案

把慧視光電開發的AI圖像處理板植入吊艙就能夠實現目標識別。青海如何目標識別經驗豐富

巡檢機器人能夠實現抵近待測設備，進行精細的測溫、測量以及感應。同時具備自主導航、實時避障功能，能夠智能規劃比較好巡檢路徑、規避站內檢修區域，效率是人工的好幾倍，并且還不會出現傳統人工巡檢造成人身危害等行為。這種機器人搭載的圖像處理板可以自由選擇，例如成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，就可以很好的應用在電力巡檢領域，這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦級芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核處理器；搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，算力高達6.0TOPS。用在電力巡檢領域完全可以滿足需求，并且成都慧視可以根據使用場景進行外殼的特殊化定制，有效處理散熱防水，為機器人的戶外工作提供更加穩定的處理能力。青海如何目標識別經驗豐富