新疆地缘辽阔、日照丰富，因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作，周期性的巡检必不可少，传统模式下需要人工一步一个脚印走出来，随着现在无人机的广落地应用，这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔，这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”，无人机从这里起飞，进行巡逻，再回到这里进行充电，循环往复。得益于智慧化的建设，这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力，可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。成都慧视可以定制DVP接口的RK3588图像处理板。云南低功耗图像识别模块板

而AI标注则好很多，通过AI算法开发的基本流程，就能够对AI进行深度训练，让其能够像人眼一样对图像上的目标进行判断分类，然后不同目标自动框选标注。这个工作主要是前期的模型训练需要大量时间，而后期的图像标注就很节省时间，通常情况下，一张图片，只需要7-8ms就能够精细标注完成，无论图片上的目标数量和复杂程度，这是人工远不能及的。目前，慧视SpeedDP经过多个版本的迭代，能够支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割标注，标注的精度进一步提升。目前我司能够提供完整的针对于人、车、船的标注模型，如果有其他目标标注的需求，则可以自行进行针对性训练。毫无疑问，AI标注的出现能够为企业大量的数据标注工作节省时间，从而节省成本。随着AI的进一步发展，未来传统标注的模式势必会被完全取代。河北RK3399开发板图像识别模块提供商成都慧视共开发有三款图像处理板。

多目标跟踪是指在连续的图像中，通过目标检测算法识别出每一帧中的目标，并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化，而且还会有目标出现和消失的情况，再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况（例如无人机高空检测），就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标，所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此，成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是：1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述，利用深度学习提取更高级别的语义特征，这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型，在算法中加入对摄像头运动的估计，通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略，设计更灵活的数据关联算法，允许更大的距离阈值来匹配候选目标。

无人机用于目标识别跟踪具有灵活便捷的优势，从高空俯瞰，视野也很广阔，但是如果飞行高度越高，就会造成视觉上地面目标变小的情况，这时候如果无人机所携带的摄像头像素不足，则容易跟丢目标。这个难点采用成都慧视光电的AI图像处理板可以有效解决。慧视AI目标跟踪基于我司开发的瑞芯微高性能AI图像处理板，搭配自研的目标识别、跟踪算法，将这一套整合植入吊舱中，就能够对特定目标进行锁定跟踪，即便是无人机飞行高度的变化，肉眼很难辨别目标时，也不会丢失跟踪目标。成都慧视可以定制USB接口的RK3588图像处理板。

如果是一般环境，则可以选择Viztra-ME025这样的中端图像处理板，板卡采用RK3399Pro这样的芯片，双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构设计；CPU主频1.8GHz，输出3.0TOPS的算力。而需要轻型、小型化设计的场景，如小型无人机吊舱，为了尽量节省空间占用，节约无人机本身能耗，则可以选择小型化、低功耗的图像处理板Viztra-LE026，板卡采用RV1126开发而成，Φ38*12mm的外形设计用在空间紧凑的传统摄像头中，十分合适。有了图像处理板，还需要定制相应的AI算法，在算法的赋能下，智能化的摄像头就打造完成，它能够实现对视野范围内的智能AI识别检测。高性能的图像识别处理板RK3588.云南双光成像图像识别模块识别

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深度学习技术，特别是神经网络，已经在图像和语音识别领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备，实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新，还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展，这一融合将推动智能家居、智能城市、智能制造、智慧医疗等领域的发展，极大地提升人们的生活质量和工作效率。未来，物联网、人工智能和大数据的深度融合将为企业和个人带来更多的机遇和挑战，我们需要不断学习和探索新技术，以充分利用这些技术创造更美好的未来。云南低功耗图像识别模块板