图像标注就是给图像打上标签标记，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘专门的图像标注师，随着AI的不断发展，这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。通常情况下，AI开发的基本流程是从需求分析、数据制作、模型训练、测试验证再到***的模型部署这几个步骤，而SpeedDP正式采用标准的AI开发流程，从数据标注到模型开发，然后进行模型部署，来逐步实现自动化的图像标注。远海牧场监控可以加装慧视RK3399图像处理板。成都自主检测图像识别模块应用

高空坠物已经成为城市安全的一大威胁，一方面来自于人，而另一方面则来自于建筑物。以前的楼房大都是马赛克墙面，然后在外面再涂一层亚士漆作为保护，随着楼房建成年份变久，楼房的外立面历经风吹雨晒，就会出现、起壳、空鼓、渗水等迹象。传统的检查模式，需要“蜘蛛人”进行排查，这种方法费时费力，准确度也难以控制。无人机和吊舱的出现则有效解决了这一难点。无人机搭载吊舱，对大楼进行细致的扫描，就能够将建筑外墙的情况尽收眼底，就像给大楼拍CT一样。这种吊舱需要具备红外热成像的功能，通过太阳照射墙面的温度，捕捉肉眼不可见的隐患，如果外墙存在缺陷，则会呈现“热斑”和“冷斑”两种形态。搭载吊舱的无人机一二十分钟就能检查完一面墙，效率是人工远远无法企及的。成都AI智能图像识别模块软件慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，近期，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。

无人机被广泛应用于目标跟踪，其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法，就能够分析摄像头范围内的物体，通过AI对特征的进一步提取分析，就能够单独识别出目标物体形状，并锁定其位置。这种技术可以用于众多领域的信息侦查、监视、打击等任务，比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术，可以通过在无人机中安装光电吊舱，然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板，通过算法的赋能就能够实现。RK3588图像处理板识别概率超过85%。

成都慧视光电技术有限公司开发的吊舱均搭载了高性能国产化芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板，这款板卡内部植入了自主研发的智能图像算法，架构更先进，核心数8核（4大4小），算力6.0TOPS，支持丰富的输出接口，同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。能够让无人机的“眼睛”智能化，让高空目标识别、信息侦查、锁定跟踪成为可能。RK3399图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。成都行为识别图像识别模块方法

慧视光电的RK3399是一款什么样的板卡？成都自主检测图像识别模块应用

管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞，就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理，无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后，“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视，一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后，后台系统将实时推送违停提示短信至车主，提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内未驶离的车辆，系统将通知附近的警力赶赴现场，二次取证并进行整治。这个过程中，可以利用无人机吊舱进行辅助，吊舱的使用能够进一步提升效率。例如成都慧视开发的VIZ-GT07D微型三轴双光惯性稳定吊舱，吊舱集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。当发现违停车辆时，无需抵近，即便是夜间也能够通过变焦放大就能够对车辆进行信息取证。成都自主检测图像识别模块应用

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