浙江高效目标识别经验丰富

中国当前比较先进的农业生产基地中，一辆辆收割机在田野间来回穿梭，无比繁忙，但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率，使播种、施肥、旋耕、开沟一体化，实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果，一是可以采用接入卫星系统的模式，将收割机集成北斗终端，把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统，无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头，再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板，通过目标识别、检测算法的赋能，让无人收割机实现智能化。Viztra-ME025图像处理板能够进行目标检测。浙江高效目标识别经验丰富

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%。福建国产化目标识别型号目标检测的图像跟踪板慧视光电有。

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。

机器人是AI落地应用的一个很重要载体，AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中，传统的模式需要人工一步一步走出来，面对假设在各种环境中的输电线，这种模式弊端重重，费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线，在使用久了之后，难免会出现电力设备损坏缺失等问题，AI赋能下的机器人的出现，为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头，能够实现昼夜巡检，然后再内置高性能的AI图像处理板，就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术，实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能，实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。成都慧视开发了VIZ-YWT306微型双光吊舱。

这些模式之所以经济高效，是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控，很方便进行图像处理板的植入，像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板，采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片，基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构；CPU主频1.8GHz；高性能+强大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入，接口丰富，能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成，开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备，能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中，实现智能安防的快速落地应用。哪些板卡适合用于目标识别？北京视频目标识别郑重承诺

成都慧视开发了VIZ-GT05V三轴双可见光微型吊舱。浙江高效目标识别经验丰富

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。浙江高效目标识别经验丰富