無人機只需要從基地起飛，就能夠對指定區域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面，接收無人機回傳的數據，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。各類船只識別的模塊定制。寧夏專業目標識別辦公軟件

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。湖南移動目標識別型號慧視光電能夠深度定制RV1126系列的目標識別模塊。

低空經濟成為當下火熱的行業之一，各行各業都想利用無人機為自己服務，但是卻面臨一個問題，專業人才嚴重不足。有關數據顯示，我國無人機經營性企業已超過1.7萬家，全國實名登記的無人機已超過200萬架。而無人機人才的缺口卻多達100萬，這就給低空經濟的快速發展按下了慢速鍵。各大高校陸續建設無人機專業，但是四年的教學路怎么也得一步一個腳印，為了應對市場需求，只能從高效率的教學方法著手，讓學生更多的結合實際操作進行學習，能夠讓學生在畢業之后更快的適應工作需求，進而提升穩定就業的概率。

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。小型FPV目標識別選什么圖像處理板？

在許多領域，無人機的作業環境相對復雜，需要識別處理圖像背景目標眾多，這種環境下，要想實現更高精度的檢測識別效果，圖像處理板的性能至關重要。在慧視光電開發的多款圖像處理板中，Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，8nmLP制程，搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現。慧視光電能夠深度定制RK339pro系列的目標識別模塊。海南數據目標識別系統

Viztra-HE030是采用RK3588開發而成的AI識別模塊。寧夏專業目標識別辦公軟件

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統模式下，需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助，常規情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經麻木，并且出現情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發麻，怎么都不想繼續了。寧夏專業目標識別辦公軟件