隨著無人機在城市管理領域的大規模應用，采用無人機追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸，遠距離追蹤車輛，實時上傳記錄位置，幫助地面執勤提升攔截效率。慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙，集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時上報目標的圖像和坐標信息。利用吊艙和圖像處理板的合作，實現高效追蹤查處“非法車輛”，能夠有效減少事故的發生，打造安全出行。哪家公司做的目標識別效果比較好？河南國產目標識別情況

一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業，因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中，園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損，給生產帶來了風險，一旦檢查疏忽，后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備，避免直接接觸，實現對關鍵點的變倍放大觀察，發現已存在或者潛在的泄漏、損壞，有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈，能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控，無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險，確保人員安全。陜西數據目標識別開發吊艙中植入慧視Viztra-LE034圖像處理板就能實現目標識別。

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，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%。

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。反無人機目標識別用慧視Viztra-LE026圖像處理板。

激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環，需要機器人正確識別雜草，而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能，通過不斷的訓練學習，AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前，市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多，例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，就能夠通過大量的數據部署，再經過長時間的訓練，就能夠實現跟人眼一樣的目標識別能力。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP功能簡潔、上手快，是當下進行AI深度學習訓練的選擇。而且目標識別檢測領域，成都慧視開發的高性能Viztra-HE030圖像處理板，可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。無人機識別板卡找慧視。云南人防目標識別辦公平臺

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除此之外，無人機還可以實現智能化追蹤。通過在無人機光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在目標跟蹤算法的賦能下，就能夠對目標車輛進行鎖定跟蹤，即便是車輛短時間內收到視野阻擋，在車輛后續出現時，也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核處理處理器能夠輸出6.0TOPS算力，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。河南國產目標識別情況