YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。人工智能和機器學習技術，還可以幫助提高建筑工地的安全性并降低風險。湖南專業AI智能廠家

隨著相關技術的迅猛發展，城市智慧治安防控模式也在不斷革新，主要以無人巡邏車、無人機為主要載體。無人巡邏車主要承擔城區巡邏防控、遠程喊話、安防宣傳、視頻巡控等工作任務，這種無人機不需要太大的體積通過搭載AI圖像處理板等傳感器，通過AI智能算法和圖像處理板的共同作用實現智能避障，達到自主巡邏、AI智慧識別的目的。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用先進架構，8核處理器，算力能夠達到6.0TOPS，能夠實時檢測無人巡邏車視野范圍內的物體，輔助進行信息收集、避障等操作。湖南邊海防AI智能技術利用深度學習能夠讓AI更加聰明。

這個過程中，如何讓無人機理解并提取分析圖像很關鍵，這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，是一種計算機“視覺”科技，也就是把攝像機當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻系統具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發生的能力。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下，就可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這就是無人機實現智能識別的一種高效方法，通過實時的目標識別處理無人機獲取的數據，讓無人機的工作更加高效。

在這些小型飛行器自主避障飛行中，算法的性能很關鍵，他能幫助規劃路線，識別障礙物。為了滿足這樣小型化飛行器的需求，成都慧視開發了同樣是小型化體積的AI圖像處理板Viztra-LE026，這塊板卡采用了瑞芯微高性能芯片RV1126，體積小、功耗低，用在小型無人機上不會過多增加其負擔。而4和處理器，支持INT8和INT16，能夠輸出比較大2.0TOPS的算力，足以滿足在復雜環境中快速進行識別檢測。

此外，成都慧視推出的深度學習算法開發平臺還能夠針對算法進行模型訓練，通過大量的訓練來提升算法性能。 人工智能Artificial Intelligence、機器學習Machine Learning和深度學習Deep Learning通?？梢曰Q使用。

AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務*支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發功能。人工智能和機器學習，可用于分析建筑工地傳感器和攝像頭的實時數據。四川算法定制AI智能專業方案

SpeedDP深度學習算法開發平臺。湖南專業AI智能廠家

中國的無人機在世界上可謂是獨領，隨著技術的發展，無人機的應用范圍也越來越廣。在無人機的一些應用領域中，如應急救援、安防等，需要利用無人機進行遠程信息偵查、航拍以及圖像識別處理等功能，這就需要一款輕巧、成本低、像素好、品質高的吊艙。市面上很多吊艙要么就是體積大，要么就是重量大，或者是不支持角度、角速度的反饋控制，很難達到上述應用場景的工作需求。為了解決這些難點，成都慧視針對性的開發了多款微型多光吊艙來適配不同行業不同領域的需求。湖南專業AI智能廠家