圖像識別以圖像處理為基礎，是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會通過圖像形態進行輸出。在圖像識別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說，圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經過圖像處理后，抽取特征并加以分類對比，以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據，然后確定物體類型。從本質上來講，可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中，在對圖像中物體進行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環節中。待對比分析明確物體類型后，從結構層面上對圖像進行分析。YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一。貴州信息化圖像標注優勢

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被大量用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。河南信息化圖像標注多少錢AI算法提升平臺SpeedDP。

小興安嶺的日常巡護，是構筑東北生態安全的必要措施，進入冬季，整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋，按照傳統的巡檢模式，危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%，只靠肉眼的觀察，很容易錯過死角空白區的潛在危險，因此，無人機上線了。將無人機智能化，在吊艙的基礎上加裝具備智能圖像處理的板卡，再通過定制算法的植入，一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復雜的環境，成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任，這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠輸出6.0TOPS的算力，考慮到小興安嶺冬天寒冷的環境，這款板卡能夠適應零下40℃的環境，長時間的戶外工作不在話下。

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。SpeedDP支持Yolo系列算法。

成都慧視光電技術有限公司開發的Viztra-HE030圖像處理板，利用國產化高性能芯片RK3588開發而成，它能夠實現6.0TOPS的算力，能夠輕松應對糧庫內部復雜的環境，成都慧視可以根據客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制，實現快速的AI害蟲識別。在算法方面，可以使用自己的算法，我司還可以根據需求定制提供算法性能訓練提升工具SpeedDP，平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓練，提升自身算法精度，進而提升攝像頭害蟲識別精度。SpeedDP能夠幫助企業節約人力成本。北京國產化圖像標注功能

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無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案，實現快速集成開發?；垡昖iztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產品均使用小巧設計，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下，能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。貴州信息化圖像標注優勢