河南智能化目标识别解决方案

不久前，国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型，Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。RK3399pro芯片的图像处理板能够进行目标检测。河南智能化目标识别解决方案

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如，YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B 的延迟减少了 46%，参数减少了 25%。四川哪里有目标识别情况慧视多光无人机吊舱可以内置AI图像处理板。

图像标注讲究快而准，面对海量数据时能够快速精细的进行标注，就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时，可以很好的完成任务，但当数据量庞大时，就显得力不从心，这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位，因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起，这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台，它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台，能够通过大量的AI部署训练，让AI更加聪明，从而给定一张图像，就能计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。

慧视光电开发的无人机微型吊舱就是如此，慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱，集成了10倍光学变倍可见光相机，640×512高分辨率红外相机，测程1.2km半导体激光测距机，通过三轴高稳定精度平台框架实现远距离图像采集、目标点定位。此外，吊舱中还内置了工业级的AI图像处理板Viztra-HE030，这块板卡采用了高性能芯片RK3588，能够实现远程高空目标检测、识别和锁定跟踪等功能。两者结合让整个无人机能够实现昼夜工作无缝切换，无论是什么环境，这款吊舱都能够实现行业级应急救援支撑。慧视光电开发的Viztra-HE030在目标识别领域性能如何？

无人机之所以能达到防火的目的，得益于无人机轻巧、灵活的特点，远程高空侦查时，通过变倍放大就能够查看某处的具体场景。这还只是基础的功能。如果在无人机上加装具备高清摄像头的吊舱，再在吊舱内加装AI图像处理板，无人机便可实现智能化。当无人机升空后，能够在算法的赋能下，对目标区域进行AI目标识别。这种方式适用于专门的山林防火，效果突出。这类无人机吊舱在市面上就有很多，慧视光电推出的微型双光吊舱，内置高性能的AI图像处理板以及可见光和红外两种传感器，即便是在夜晚也能够通过红外光实现目标识别、跟踪的功能。整个吊舱重量*有280g，不会过多增加无人机的负荷和功耗，有效维持续航。慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱能够实现高空目标识别。贵州安全目标识别编号

用无人机识别目标很难吗？河南智能化目标识别解决方案

工业4.0就是无人作业的天下，各行各业都在进行无人化改造，农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向，我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作，而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控，要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板，这些图像处理板在算法的赋能下，能够实现精细的目标识别和检测，例如无人机，在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱，吊舱内置图像处理板，无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。河南智能化目标识别解决方案