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。成都慧視可以定制USB接口的RK3588圖像處理板。四川接口豐富圖像識別模塊軟件

在城市甚至郊外的許多區域，明令禁止無人機航飛，雖然會有人工進行區域巡查，但人工巡查始終無法做到滴水不漏。不法分子往往利用監管松散、薄弱的時候進行黑飛，這就給許多重要區域造成了安全風險。為了有效彌補人工監管的不足，智能化的空域AI識別被提出應用。其中，比較簡單的方式是利用圖像識別設備，通過目標識別算法的賦能，就能夠實現對攝像頭目標空域進行24小時不間斷的AI識別，一旦發現無人機黑飛，系統能夠立即鎖定跟蹤并向平臺發出警報。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，能夠兼容適配國內常規攝像頭，在自研目標識別算法的共同作用下，即便是小目標像素的飛行器入侵也能夠識別跟蹤。目前，該板卡能夠識別10*10像素的目標，能夠鎖定跟蹤2*2像素的小目標，且整個目標捕獲的時間延遲不大于100ms，快速識別跟蹤目標不成問題。山西算法防抖圖像識別模塊供應商慧視可以定制圖像識別模塊。

邊海防是維護邊防安全的重要方式之一，為了應對迅速變化的環境以及國際形勢，就需要對邊海防模式進行升級，堅持系統觀念，強化全局統籌，利用科技賦能，提高衛國戍邊整體能力。隨著無人機在的廣泛應用，無人機作為邊海防新型手段的作用也越來越凸顯。同時，光電吊艙和無人機的有機結合，也在不斷構建邊海空防立體智能管控體系。大多數光電吊艙都集高清攝像、圖像傳輸、穩定系統等技術于一體，獲取大面積成像，將實時畫面傳輸到指揮中心。另外，吊艙的穩定系統能夠有效減少無人機飛行中抖動對畫面的影響，確保畫面清晰穩定。無人機搭載光電吊艙，能夠實現遠距離飛行作業，對人防巡邏無法到達的區域進行針對性抵近觀察，防止非法、他國人員有機可乘。

我國機動車數量龐大，但是停車位的建設卻沒有很好的跟上節奏，這也就導致許多車找不到停車位，車主也就不得不臨時將車停放在路邊。隨著停放車輛的增多，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。管人員遠程操控無人機在道路上空進行巡飛，就能夠發現哪條路上有違停車輛。相較于傳統治理，無人機擁有更高視野及機動性。在提前規劃無人機航線后，“自動機場”內部署的無人機會定時進行空中巡視，一旦發現違停車輛即開展圖像取證。隨后，后臺系統將實時推送違停提示短信至車主，提醒其在10分鐘內駛離。對于規定時間內未駛離的車輛，系統將通知就近警力趕赴現場，二次取證并進行整治。無人機用圖像處理板怎么選？

無人機用于目標識別跟蹤具有靈活便捷的優勢，從高空俯瞰，視野也很廣闊，但是如果飛行高度越高，就會造成視覺上地面目標變小的情況，這時候如果無人機所攜帶的攝像頭像素不足，則容易跟丟目標。這個難點采用成都慧視光電的AI圖像處理板可以有效解決。慧視AI目標跟蹤基于我司開發的瑞芯微高性能AI圖像處理板，搭配自研的目標識別、跟蹤算法，將這一套整合植入吊艙中，就能夠對特定目標進行鎖定跟蹤，即便是無人機飛行高度的變化，肉眼很難辨別目標時，也不會丟失跟蹤目標。如何實現高幀頻的無人機反制？河北低空安防圖像識別模塊技術

分別是利用RV1126開發而成的Viztra-LE026圖像處理板；四川接口豐富圖像識別模塊軟件

首先是針對于生產機器，利用無人機搭載帶有質檢系統的攝像頭對機器各個部位進行“體檢”，無人機的優勢是機動靈活，省去了人工爬上爬下的冗雜時間，并且能夠針對某個點位進行變倍放大，強于人眼的觀察能力。其次是對于生產出的織布而言，AI質檢系統能夠高效精準地檢測這些產品的瑕疵缺陷、色差等問題，系統的優勢是能夠實現全天候的巡查檢測，對于24小時自動化生產作業的紡織廠來說，將是保障生產效率的一大利器。搭建這樣的高效質檢系統可以采用成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，板卡采用了瑞芯微***高性能芯片RK3588，能夠憑借8核處理器輸出6.0TOPS的算力，應用于質檢系統，能夠實現快速的圖像識別處理。同時成都慧視還可以針對行業特性，定制可應用的AI算法，讓企業更好地賦能。借由AI智能化檢測技術的應用，既能夠契合消費者對于產品的至臻需求，亦能夠增強企業的競爭力，促進整個行業的進步。四川接口豐富圖像識別模塊軟件