贵州低压线目标识别控制软件

森林防火的日常巡护不可或缺，使用无人机搭载慧视光电的吊舱，能够针对整个区域进行巡查，对可以烟雾、违规用火的行为进行AI识别，尽可能减少人为失火，缩短发现火情的时间，为扑灭火灾减少时间。慧视光电推出的微型双光吊舱内置高性能、低功耗的AI图像处理板，又搭载了红外传感器，能够帮助侦查火种、火情范围等信息。在火灾发生后，无人机搭载慧视光电推出的微型双光吊舱，就能够实现远程火情侦查。例如在针阔混交林和喀斯特地貌荒野林区，林内荆棘密布，杂草丛生，岩石凌乱，有的火线在悬崖峭壁上，即便火线近在眼前，穿梭过去就得披荆斩荆开出通道，何况救灾人员背负的数十公斤灭火装备这会拖慢灭火速度。如果目标很小，用图像处理板能够实现锁定识别码？贵州低压线目标识别控制软件

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%。河北专业目标识别软件慧视微型双光吊舱能够拥有桥梁助航标志的检测。

无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后，达到了实现智能识别的硬件条件，但是传统的摄像头只能获取图像，并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的处理器还是在于模仿人眼一样进行视觉处理，然后AI进行智能提取和分析图像，再和训练模型进行快速比对，从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。首先，要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能，就能够对目标区域的物体进行AI识别分析，从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂，因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，采用了工业级芯片RK3588，采用先进架构，8核（4大4小）处理，算力能够达到6.0TOPS。同时，慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。

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。RK3399pro芯片的图像处理板能够进行目标检测。

无人机之所以能达到防火的目的，得益于无人机轻巧、灵活的特点，远程高空侦查时，通过变倍放大就能够查看某处的具体场景。这还只是基础的功能。如果在无人机上加装具备高清摄像头的吊舱，再在吊舱内加装AI图像处理板，无人机便可实现智能化。当无人机升空后，能够在算法的赋能下，对目标区域进行AI目标识别。这种方式适用于专门的山林防火，效果突出。这类无人机吊舱在市面上就有很多，慧视光电推出的微型双光吊舱，内置高性能的AI图像处理板以及可见光和红外两种传感器，即便是在夜晚也能够通过红外光实现目标识别、跟踪的功能。整个吊舱重量*有280g，不会过多增加无人机的负荷和功耗，有效维持续航。图像处理板能够识别目标个数吗？江西可靠目标识别工具

成都慧视开发了VIZ-YWT201微型双光吊舱。贵州低压线目标识别控制软件

性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。植入公司自主研发的智能图像算法后，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行自主检测、识别，并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。设备支持2路SDI（可见光）视频输入；1路CVBS（红外）视频输入；1路SDI视频输出；1路CVBS视频输出；1路网络视频输入/输出。产品电路部分共有两块 PCB 构成，分别为：核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过 B2B 连接器连接，并使用铜柱将整套 PCB 板固定，铜柱的高度为 7.5mm。贵州低压线目标识别控制软件