在如今的作業中，無人機路面巡查替代傳統的人工巡查，展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導，緩解交通壓力。成都慧視定制的RK3588系列AI識別模塊能夠快速集成于無人機吊艙中。貴州**級圖像識別模塊

成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證，進行快速的針對大量數據的AI自動標注，然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中，通過對原始算法的模型訓練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注，讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用，能夠極大減少整個測試驗證所需時間，減少人力成本支出，減少項目開發周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。貴州人臉識別圖像識別模塊目標檢測機器人AI識別模塊定制。

此前，九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知，而其中一款探索版車型，甚至加入了智能攝像頭，能夠識別行人、障礙物，自動規劃行駛路線，達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的，其實很簡單，車輛內部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板，這類AI板卡在目標識別算法的賦能下，就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別，從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用的是RK3588開發而成，憑借其工業級的性能，6.0TOPS的算力，就能夠在車輛行駛過程中的復雜環境下進行周邊環境的快速AI識別分類。當然，算法的能力也十分關鍵，由于車輛行駛環境的不斷變化，算法面臨的識別畫面也不斷變化，如何精細的進行識別，關系到車輛的行駛安全。

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。小型FPV目標識別選什么圖像處理板？

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。哪家公司能夠快速集成開發高性能的RK3588圖像處理板？四川自主檢測圖像識別模塊平臺

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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。貴州**級圖像識別模塊