福建高性能目标识别经验丰富

我国目前全国的机动车总量庞大，但是各地的停车位的建设却没有很好的跟上节奏，这也就导致许多车找不到停车位，这些车主也就不得不临时将车停放在路边。随着停放车辆的增多，原本宽敞的道路也就变得狭窄，严重时甚至会堵得水泄不通。此外，一些大车由于阻挡视野，还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下，交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停抓拍或者巡逻车进行巡逻，但是从实际效果来看，作用并不明显。于是，无人机被派上用场。要想实现目标识别可以找成都慧视。福建高性能目标识别经验丰富

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。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%。福建高性能目标识别经验丰富慧视微型双光吊舱能够拥有桥梁助航标志的检测。

进入夏季，南方各地进入汛期，对于水利工作而言，这时候需要时刻关注水流流速。水流流速的监测数据有助于准确分析洪水的演进情况，预测洪水的影响范围和可能造成的损害，从而更有效地指导防洪工作的部署;在汛期，水文站会根据水流速度和雨量等数据来决定是否开启水库闸门进行泄洪，以保证水库的安全以及下游地区的安全。目前，无人机水流测速的应用十分广，相比于传统的人工测速所面临的安全、覆盖面等问题，无人机搭载测速仪不受气温、气压、风雨等外界因素的干扰，能够实现全天候的测速工作，并且无人机机动灵活的特点，还可以去到许多人无法到达的点位，获取更多更精细的数据。

西气东输、西油东送等带来了大量的油气管线建设，这些管道呈线性分布，长达百公里，是我国经济稳定发展的重要支撑。这些管道有的处在人口密集区，有的则位于山区、沙漠等环境恶劣区域，有些已运行20余年，历经风雨，腐蚀、损坏的迹象初显，存在极大地安全隐患，为保障能源供应稳定，定期的油气管线巡检便必不可少。在过去，管线巡检全依赖于巡检工人一步一个脚印走出来，他们必须得沿着长长的管线巡视，检查管道本体及环境。特别是对我国西部山区、西北沙漠和跨越大江大河等管线的巡查，以及在自然灾害发生时的巡线检查，需要消耗大量的人力物力成本，甚至一些区域还会危及到巡检人员的人身安全。分割算法识别找慧视。

激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，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。SpeedDP功能简洁、上手快，是当下进行AI深度学习训练的选择。而且目标识别检测领域，成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板，可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力，精细分析识别到的物体，区分作物和杂草，进而为机器人提供正确的信息，辅助除草。成都慧视的目标识别算法是自研吗？福建高性能目标识别经验丰富

成都慧视光电技术有限公司的目标识别算法纯自研。福建高性能目标识别经验丰富

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。福建高性能目标识别经验丰富