要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領域，完全能夠彌補傳統算法的不足，達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場。四川**級圖像識別模塊識別

水上交通是我國內陸運輸的一大命脈，尤其是長江沿岸，從長江一路向東走向世界是比較經濟的運輸模式，為了保障水路運輸的通暢，維護通航秩序，就需要相關部門對航道進行定期巡航，保障水上交通安全。傳統的航道巡查采用的是人工巡檢，每段航道每個航標都要靠人力驅動船只到達目標區域進行巡查，這種模式不僅效率低下，遇到極端天氣時，還會出現視野受阻、爬標困難等問題，甚至可能對巡檢人員人身安全造成威脅。如今，隨著無人機的使用，整個流程變得更加簡潔高效，以前需要1條船、6個人做的工作，現在只需要1臺電腦、1名工作人員就可以完成。貴州行為識別圖像識別模塊設備RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下，AI開發的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟，而SpeedDP正式采用標準的AI開發流程，從數據標注到模型開發，然后進行模型部署，來逐步實現自動化的圖像標注。

我國家的機動車數量龐大，但是停車位的建設卻沒有很好的跟上節奏，這也就導致許多車在出行時找不到停車位，車主也就不得不臨時將車停放在路邊。隨著路邊停放車輛的不斷增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴重時甚至會堵得水泄不通。此外，一些大車由于阻擋視野，還容易造成“鬼探頭”等事故。通常情況下，交管部門會利用路邊的抓拍設備進行違停抓拍或者巡邏車進行巡邏，但是從實際效果來看，作用并不明顯。于是，無人機被派上用場。慧視RK3588圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。

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%。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。云南AI智能圖像識別模塊板卡公司

RV1126又小又輕，可以用在無人機吊艙不占空間。四川**級圖像識別模塊識別

無人機吊艙除了在安防巡檢、應急救援等領域有應用前景外，隨著2024上半年低空經濟的大力發展，吊艙迎來了又一大應用市場。利用無人機載物運輸，具有便利高效的特點，它能夠彌補傳統運輸的不足，提高交通運輸的效率和靈活性，能夠有效連接城區與郊區、城與城之前的資源互送，做到資源的協調調配。低空經濟以無人機為載體，載動物品進行低空運輸，這個過程中就可以用到無人機吊艙，慧視無人機吊艙內置攝像頭+AI圖像處理板，能夠清晰獲得無人機前方畫面，在運輸時能夠實現避障等操作。慧視光電開發的VIZ-GT07D三軸雙光慣性穩定吊艙，集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩定平臺。超小的體積和重量，攜行方便，無論是白天還是夜間，都能夠獲取清晰的視頻畫面，為無人機運輸提供便利。四川**級圖像識別模塊識別