自主研发图像识别模块专业团队

工业4.0就是无人作业的天下，各行各业都在进行无人化改造，农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向，我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物，累计投入智能农机和系统62万台(套)，智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计，作业效率提升60%、人工减少50%、土地利用率在95%以上。这些无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作，而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控，要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板，这些图像处理板在算法的赋能下，能够实现精细的目标识别和检测，例如无人机，在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱，吊舱内置图像处理板，无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。目标识别用成都慧视的板卡！自主研发图像识别模块专业团队

国内头部数据采集标注服务商云测数据在图像识别数据服务的实践我们了解到,其训练数据服务方案已经在众多的图像识别应用中落地,包含汽车、手机、工业、家居、金融、安防、新零售、地产等行业。以智能驾驶场景为例,通过数据采集服务,可对智能驾驶主流应用场景包括DMS与ADAS进行覆盖,包括驾驶员信息备采、多模及车载语音采集、物体采集等众多场景的搭建采集;在数据标注服务方面可满足图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,从而获取高效、安全的,贴合应用场景的数据。从模型训练的源头保证图像视频识别技术的准确性,增强各大企业人工智能优势的优势,塑造企业核心数据壁垒。山西低空安防图像识别模块厂家RV1126是小型国产化板卡.

无人机作为高空巡逻侦查的辅助平台，凭借其灵活、广阔的视野，能够为治安巡逻提供更多的地面信息，有效弥补视野盲区，实现三位一体防控。例如公安可以通过无人机开展“空中喊话”，将反诈、防溺水、消防安全等知识“空投”给市民，开展“空中喊话”。在高空喊话的同时，无人机还将现场巡检画面实时传回情指中心联合指挥大厅，民警将巡航检查发现的小区消防通道堵塞、居民楼飞线充电等隐患，迅速派发至属地职能单位予以整改。这种模式下，需要无人机搭载吊舱来实现相应功能。成都慧视推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱就是一个不错的选择。这款吊舱是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱，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，能够实现夜间和白天24小时的无人机巡逻工作。

无人机要进行AI识别，需要的是模拟人眼，对需要识别的物体进行图像处理，AI通过大量的模型训练，能够具备对物体进行特征提取进行分析的能力，从而实现整个流程的自动化，达到无人机智能识别的目的。但不同的事，无人机的目标识别和传统的摄像头还是又不晓得区别，传统的摄像头是静态的，而无人机搭载如光电吊舱飞在空中时，需要处理实时动态的信息，这就是对目标的锁定跟踪能力。这样的结果可以采用将AI图像跟踪板植入吊舱的方法来实现。慧视RV1126图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。

深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。RV1126是纯国产化板卡吗？成都运动图像识别模块技术

慧视RK3399PRO图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。自主研发图像识别模块专业团队

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%。自主研发图像识别模块专业团队