2024年上半年我國就發生了多起重大火災事故，例如江西新余臨街店鋪起火，河南開封學校禮堂火災等。作為爆發迅速的一種災害，火災，需要防患于未然。事前預警、事發情況的透明都是阻礙救援的大敵。因此，基于傳統攝像頭的AI火焰識別就有了存在的必要性。火焰識別技術依托于傳統的攝像頭，目前市面上的火焰識別攝像機分為兩種，一是傳感器和算法組合，在攝像頭的基礎上加裝高性能的AI圖像處理板，再定制化火焰識別的算法，就能夠對攝像頭所示范圍進行智能化監控，一旦出現火苗，攝像頭就能夠立即識別并發出警報。另一個是純算法，致力于在黑暗、煙霧等環境下，準確捕捉到微小的火焰變化，并通過算法進行識別，從而實現提前預警。FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發的RK3588圖像處理板。湖北目標檢測售后服務

在2024年的巴黎奧運會上，AI的應用成為了競技之外的另一個焦點，讓運動員、觀眾、管理人員體驗到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中，安全作為不可避免的話題，成為本次AI作用比較大的領域之一。前期建設時，就采用了智能體育館的方案，配有先進的傳感器和物聯網設備，通過對實時人流的大量數據分析，來預測觀眾接下去會去看什么，優化下一場場館的安保、座位等事務，提升觀眾體驗，提高安保水平。另一方面，攝像頭收集畫面時，還會對監控畫面的每一個人進行安全識別分析，針對于“禁區”除了常規的面部識別外，還會對每個進入場館或者在場館附近徘徊逗留的人進行AI分析，來發現潛在的威脅和異常。然后一旦出現可疑人員或者物品，就可以立即向現場安保發去坐標，從而提升整個場館內外的總體安全性。黑龍江可靠目標檢測無人機巡檢可以用成都慧視開發的RK3588圖像處理板。

而要實現這些功能，無人機就需要搭載光電吊艙。慧視光電開發的VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙將10倍光學變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程1.2km半導體激光測距機集于一體，能夠遠距離高倍變焦實現管線巡檢時高清成像，在夜晚，專業高靈敏度的紅外熱成像傳感器，也能實現夜間目標細微可察，溫度檢測直觀精細。在環境復雜惡劣的條件下，吊艙還能通過三軸高穩定精度平臺框架實現高精度慣性穩定，360°連續無遮擋，精細測距。

機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業、應急救援等領域發揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現，為這項行業的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內置可見光和紅外攝像頭，能夠實現晝夜巡檢，然后再內置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協同、數字孿生、巡檢監控等技術，實現自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發送等功能，實現場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。AI檢測的精度跟圖像處理有關。

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。誰能打造全國產化的圖像處理板？遼寧靜態目標檢測

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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。湖北目標檢測售后服務