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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，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。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%。哪些板卡适合用于目标识别？宁夏高效目标识别24小时服务

不久前，国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型，Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。海南专业目标识别自主可控成都慧视的吊舱能够进行目标检测。

在使用无人机时，往往需要一款轻量化、功耗低、耐用高的吊舱，帮助进行户外作业，如果有高空目标识别跟踪的需求，则需要一个带有图像处理功能的吊舱，这种吊舱就是在内部植入高性能的AI图像处理板，这两者通常情况下是分开的，意味着需求者需要去找两个厂家帮忙定制，花费了更多的成本不说，时间也无法把控。这个问题被成都慧视很好的解决了，成都慧视推出的多款多光吊舱，内部均带有公司开发的高性能RK3588芯片的AI图像处理板Viztra-HE030，板卡强大的识别处理能力能够适应各种环境。

节假日的高速路段通常会长达几小时甚至通宵堵车的状况，此时，普通的无人机吊舱就无法满足夜间的巡逻工作。而慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱，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。为巡检、安防和搜救等行业应用任务提供了专业而可靠的能力支撑。控制人员无需抵达现场，即可24小时全天候通过大屏了解路段内车流，加强监控调度、事故处置效率。慧视光电有多款双光吊舱。

图像标注讲究快而准，面对海量数据时能够快速精细的进行标注，就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时，可以很好的完成任务，但当数据量庞大时，就显得力不从心，这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位，因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起，这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台，它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台，能够通过大量的AI部署训练，让AI更加聪明，从而给定一张图像，就能计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。Viztra-LE026图像处理板能够进行目标识别。云南目标识别软件

慧视光电的吊舱能够进行目标检测。宁夏高效目标识别24小时服务

在安防巡检、无人机吊舱等领域，由于所处环境的复杂性，对于AI目标识别检测的性能要求十分严格，一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求，此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块，作为瑞芯微全新一代旗舰级别的处理器，它具备8nm LP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARM Mali-G610 MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。宁夏高效目标识别24小时服务