工業4.0就是無人作業的天下，各行各業都在進行無人化改造，農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統62萬臺(套)，智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計，作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。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。貴州異物監測AI智能分析軟件

高空墜物已經成為城市安全的一大威脅，一方面來自于人，而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面，然后在外面再涂一層亞士漆作為保護，隨著樓房建成年份變久，樓房的外立面歷經風吹雨曬，就會出現、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統的檢查模式，需要“蜘蛛人”進行排查，這種方法費時費力，準確度也難以控制。無人機和吊艙的出現則有效解決了這一難點。無人機搭載吊艙，對大樓進行細致的掃描，就能夠將建筑外墻的情況盡收眼底，就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能，通過太陽照射墻面的溫度，捕捉肉眼不可見的隱患，如果外墻存在缺陷，則會呈現“熱斑”和“冷斑”兩種形態。搭載吊艙的無人機一二十分鐘就能檢查完一面墻，效率是人工遠遠無法企及的。云南電力巡檢AI智能算法AI的三大基石：數據、算力和算法。

AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測算法，就能夠實現對物體的質量檢測。在智能檢測領域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業的作業環境不同，對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業生產中的質量檢測，由于工業儀器的精密復雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過大算力實現快速數據處理。成都慧視開發Viztra-HE030圖像處理板就十分合適，工業級芯片RK3588的加持下，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業檢測需求。

雖然現在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質的車輛，這些車輛無視交通法規，所以超速超載，儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口，經常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走，但是為了利益比較大化，超員那是常有的事。再比如暑期來臨，各種培訓班、托兒所成批出現，也由此滋生了許多“黑校車”，為了盡可能的節約成本，常常讓所有學生擠在一輛車內，嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發生，則需要警民合作，路人積極提供線索，而管理部分則迅速行動，對車輛進行追蹤攔截。人工智能的時代真的來了。

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%。AI自動圖像標注平臺SpeedDP。安徽開放AI智能提供商

機器人是AI發展后的一個重要載體。貴州異物監測AI智能分析軟件

無人機被廣泛應用于目標跟蹤，其機動靈活的特點對地面的被跟蹤對象而言簡直就是降維打擊。搭載攝像頭以及傳感器等設備后，無人機可以實現自主飛行，然后通過植入高精度的AI目標跟蹤算法，就能夠分析攝像頭范圍內的物體，通過AI對特征的進一步提取分析，就能夠單獨識別出目標物體形狀，并鎖定其位置。這種技術可以用于各種領域的信息偵查、監視、打擊等任務，比傳統的人工模式更安全更高效。要想實現這樣的技術，可以通過在無人機中安裝光電吊艙，然后在吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，通過算法的賦能就能夠實現。貴州異物監測AI智能分析軟件