贵州智慧交通图像识别模块技术

无人机主导下的低空经济在物流运输、应急救援、智能巡检、农林植保等领域有着突出应用，而在辅助无人机进行运转的设备中，吊舱很重要。无人机吊舱中集各类传感器于一体，能够在无人机执行任务时，实时识别画面中的物体，帮助操控者进行信息收集，做出判断。而为了让无人机进一步智能化，慧视光电通过在吊舱中植入高性能的图像处理板，来实现AI和无人机的有机结合。这就是慧视VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定吊舱，它搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，可实现夜间微弱光线下的目标观测。成都慧视有几款图像处理板？贵州智慧交通图像识别模块技术

无人机吊舱除了在安防巡检、应急救援等领域有应用前景外，随着2024上半年低空经济的大力发展，吊舱迎来了又一大应用市场。利用无人机载物运输，具有便利高效的特点，它能够弥补传统运输的不足，提高交通运输的效率和灵活性，能够有效连接城区与郊区、城与城之前的资源互送，做到资源的协调调配。低空经济以无人机为载体，载动物品进行低空运输，这个过程中就可以用到无人机吊舱，慧视无人机吊舱内置摄像头+AI图像处理板，能够清晰获得无人机前方画面，在运输时能够实现避障等操作。慧视光电开发的VIZ-GT07D三轴双光惯性稳定吊舱，集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。超小的体积和重量，携行方便，无论是白天还是夜间，都能够获取清晰的视频画面，为无人机运输提供便利。贵州低功耗图像识别模块系统无人机小吊舱可以采用慧视RK3399图像处理板实现远程目标锁定。

桥梁助航标志的正常显示有助于引导船舶正常航行，防止出现撞上大桥等事故的发生。因此需要定期定时对水上标志进行检查，尤其是夜间。由于传统的人工巡检模式存在局限性和检查盲区，巡查范围不够细致、作业效率低下、执法人员存在人身安全隐患等问题，逐渐被逐步淘汰，取而代之的是无人机搭载吊舱后实行远程定期巡检。无人机搭载慧视光电开发的慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量280g，能够对桥梁上助航标志进行位置、颜色、结构的昼夜观察识别，辅助上报目标的图像及坐标信息。

而像标注、适配性移植部署等工作会耗费图像算法工程师大量时间和精力。对于时间成本的把控不到位，就变相增加了项目整体成本。基于以上强烈的市场需求，成都慧视光电技术有限公司经过两年的研发改进，推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，该平台一经推出就得到了广大图像算法工程师的高度认可，尤其是一些图像标注项目多、任务重的科研院所，更是对SpeedDP高度推崇。SpeedDP作为一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，能够给用户提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。平台提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署，满足一些客户需要对敏感数据或特定数据进行训练防止数据泄露的要求。工程师以RK3399PRO核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。

虽然目前AI还没有那么让我们满意，但是在许多领域，当前的AI发展程度已经完全能够替代人工，胜任一些工作，图像标注就是其中之一。在人工智能、大数据分析、自动驾驶等行业都需要进行大量的图像标注工作，这些相关企业要么自己搭建团队，要么寻找外面的公司，于是就产生了大量的图像标注师岗位，这些岗位薪酬大都在4-6K之间，随着岗位数量的增多，成本也不断增加。对于专业的图像标注公司而言，有着源源不断的任务，那么这些图像标注师几乎不可能出现空挡时间，而对于有图像标注需求，但是这些需求并不持久、或者说断断续续，那么在这个空隙时间内，图像标注师就是一个闲职，产生的成本将是一个负担。RV1126可以根据需要定制。贵州运动轨迹图像识别模块处理版

慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。贵州智慧交通图像识别模块技术

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，近期，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。据悉，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%。贵州智慧交通图像识别模块技术