首先是針對于生產機器，利用無人機搭載帶有質檢系統的攝像頭對機器各個部位進行“體檢”，無人機的優勢是機動靈活，省去了人工爬上爬下的冗雜時間，并且能夠針對某個點位進行變倍放大，強于人眼的觀察能力。其次是對于生產出的織布而言，AI質檢系統能夠高效精準地檢測這些產品的瑕疵缺陷、色差等問題，系統的優勢是能夠實現全天候的巡查檢測，對于24小時自動化生產作業的紡織廠來說，將是保障生產效率的一大利器。搭建這樣的高效質檢系統可以采用成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，能夠憑借8核處理器輸出6.0TOPS的算力，應用于質檢系統，能夠實現快速的圖像識別處理。同時成都慧視還可以針對行業特性，定制可應用的AI算法，讓企業更好地賦能。借由AI智能化檢測技術的應用，既能夠契合消費者對于產品的至臻需求，亦能夠增強企業的競爭力，促進整個行業的進步。AI+圖像處理板能夠實現無人化。湖北安全目標檢測設備

成都慧視光電技術有限公司開發的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下，對高速公路上的車輛進行檢測識別，對個別車輛進行指定安全跟蹤和檢測，這將有助于有關部門進行測速和安全駕駛的管理偵查。通過實時數據的采集分析，還能夠找出高速擁堵源頭，為交通疏導提供精細信息，為提升整條道路的通行效率提供幫助。在夜間，圖像處理板也可以和紅外相機有機結合，實現AI檢測識別的功能。24小時工作能力也為全天時的交通管理提供技術支撐。黑龍江電力應急目標檢測圖像識別檢測能夠彌補雷達檢測的不足。

隨著科技的不斷進步，食品檢測設備也在持續創新升級。光譜分析技術、色譜技術、生物傳感技術等先進技術被廣泛應用于食品檢測領域，使得檢測更加高效、準確、靈敏。例如，基于納米技術的傳感器能夠檢測出極其微量的有害物質，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時，智能化、自動化的食品檢測設備也在逐漸普及，不僅提高了檢測效率，還降低了人為誤差，進一步提升了檢測的可靠性和穩定性。然而，當前食品檢測設備的發展仍面臨一些挑戰。部分小型食品企業由于資金有限，難以配備先進的檢測設備，導致檢測能力不足；一些偏遠地區的食品檢測機構，也存在設備陳舊、更新換代慢等問題。此外，食品檢測設備的標準體系有待進一步完善，不同設備之間的檢測結果可比性還需加強。

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。誰能打造一整套目標檢測方案？

而無人機作為高空巡邏偵查的輔助平臺，憑借其靈活、廣闊的視野，能夠為治安巡邏提供更多的地面信息，有效彌補視野盲區，實現三位一體防控。例如公安可以通過無人機開展“空中喊話”，將反詐、防溺水、消防安全等知識“空投”給市民，開展“空中喊話”。在高空喊話的同時，無人機還將現場巡檢畫面實時傳回情指中心聯合指揮大廳，民警將巡航檢查發現的小區消防通道堵塞、居民樓飛線充電等隱患，短時間內派發至屬地職能單位予以整改。建立一套智能化檢測流程需要哪些設備？湖北安全目標檢測設備

小目標檢測可以選成都慧視開發的圖像處理板。湖北安全目標檢測設備

在算法領域，則需要一些特殊的算法。無人機執行任務時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現精細鎖定跟蹤。要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領域，完全能夠彌補傳統算法的不足，達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。湖北安全目標檢測設備