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时间:2024年10月25日 来源:

今年各地陆陆续续出现大范围的强降雨,不少城市更是出现内涝的情况,而乡镇农村更是洪峰过境。突然降临的洪水内涝让受灾地不少人被困,同时也给防汛救援造成了不小的难题,为了尽可能节约救援时间,增加搜救率,前期的信息收集工作十分重要。首先,需要对防汛的整体状况要有所了解,其次需要精细了解何处有被困人员,有多少被困人员。这项工作交给无人机是当下比较高效的解决方案。无人机便捷灵活,能够轻松到达许多内涝区域搜集信息。搭载光电吊舱则能够实时回传现场画面,不少吊舱具备红外和可见光双光成像的能力,夜间工作也能够清晰成像。除了搜集洪水信息,无人机还可以通过智能化吊舱实现AI智能识别,例如高空飞行作业的无人机通过盘旋扫描,能够识别是否存在被困人员,识别被困人员数量。从而展开精细的救援转移,保障人民生命财产安全。找谁可以定制小目标识别检测的算法?青海专业目标识别编号

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八月前夕,国家领导团队就推进现代边海空防建设进行第十六次集体学习。指出要优化人民防空建设模式,构建现代人民防空体系。边海防是维护边防重要方式之一,为了应对迅速变化的环境以及国际形势,就需要对边海防模式进行升级,坚持系统观念,强化全局统筹,利用科技赋能,提高卫国戍边整体能力。随着无人机在军领域的广泛应用,无人机作为边海防新型手段的作用也越来越凸显。同时,光电吊舱和无人机的有机结合,也在不断构建边海空防立体智能管控体系。湖北可靠目标识别系统成都慧视的目标识别算法是自研吗?

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AI智能化检测是打造领域智慧建设的一大举措。通过在摄像头中植入视觉处理AI图像处理板,定制AI检测算法,就能够实现对物体的质量检测。在智能检测领域,图像处理板的性能和算法的精度则是影响检测效果的关键所在。不同行业的作业环境不同,对于图像处理板的性能需求也就不同。因此,需要根据实际情况选择合适的AI图像处理板。像工业生产中的质量检测,由于工业仪器的精密复杂,就需要高性能的AI图像处理板,通过大算力实现快速数据处理。成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。

巡检机器人能够实现抵近待测设备,进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能,能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域,效率是人工的好几倍,并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择,例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,就可以很好的应用在电力巡检领域,这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰级芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核处理器;搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求,并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制,有效处理散热防水,为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。慧视多光无人机吊舱可以内置AI图像处理板。

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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。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%。慧视微型双光吊舱能够拥有桥梁助航标志的检测。重庆低压线目标识别工具

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在算法领域,实现小目标的识别则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空,地面的物体就会显得较小,小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体,一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发平台,通过不断的深度学习,能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。青海专业目标识别编号

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