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識別算法主要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。打造一套完整的圖像識別模塊。河北圖像識別模塊提供商

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布來實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前，有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注，有的是純手動拉框，有的則可以幫助我們進行自動標注。四川機載吊艙圖像識別模塊AI智能如何實現高幀頻的無人機反制？

在城市甚至郊外的許多區域，明令禁止無人機航飛，雖然會有人工進行區域巡查，但人工巡查始終無法做到滴水不漏。不法分子往往利用監管松散、薄弱的時候進行黑飛，這就給許多重要區域造成了安全風險。為了有效彌補人工監管的不足，智能化的空域AI識別被提出應用。其中，比較簡單的方式是利用圖像識別設備，通過目標識別算法的賦能，就能夠實現對攝像頭目標空域進行24小時不間斷的AI識別，一旦發現無人機黑飛，系統能夠立即鎖定跟蹤并向平臺發出警報。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，能夠兼容適配國內常規攝像頭，在自研目標識別算法的共同作用下，即便是小目標像素的飛行器入侵也能夠識別跟蹤。目前，該板卡能夠識別10*10像素的目標，能夠鎖定跟蹤2*2像素的小目標，且整個目標捕獲的時間延遲不大于100ms，快速識別跟蹤目標不成問題。

無人機被廣泛應用于目標跟蹤，其機動靈活的特點對地面的被跟蹤對象而言簡直就是降維打擊。搭載攝像頭以及傳感器等設備后，無人機可以實現自主飛行，然后通過植入高精度的AI目標跟蹤算法，就能夠分析攝像頭范圍內的物體，通過AI對特征的進一步提取分析，就能夠單獨識別出目標物體形狀，并鎖定其位置。這種技術可以用于各種領域的信息偵查、監視、打擊等任務，比傳統的人工模式更安全更高效。要想實現這樣的技術，可以通過在無人機中安裝光電吊艙，然后在吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，通過算法的賦能就能夠實現。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。

AI的不斷應用發展使得傳統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域，傳統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算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。成都慧視開發的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。河北圖像識別模塊提供商

成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板擁有2.0TOPS的算力。河北圖像識別模塊提供商

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。河北圖像識別模塊提供商