貴州可靠目標識別開發(fā)

    我國陸地邊境線長達，與14個國家接壤，復雜的邊境環(huán)境，使得邊境安防成為一大考驗。特別是和某南亞國家的接壤處，由于歷史等多重因素的作用，目前該地區(qū)仍然出現(xiàn)許多爭議，不久前的爭端更是奪走了我方多個邊防戰(zhàn)士的生命。但是國土一日不可侵犯，為了時時刻刻守護邊防安全，無人機高空巡防成為了邊境安防的一大利器。邊境安防是一個需要24小時不間斷實時監(jiān)控，特別是在夜晚，敵人會趁著夜色，對我邊境進行干擾，因此夜晚的巡視不可或缺。一般的無人機吊艙，只有可見光傳感器，一到夜晚光線不足時，成像質量堪憂。慧視光電開發(fā)的微型雙光吊艙，集成了可見光和紅外兩種傳感器，就能夠實現(xiàn)高質量的晝夜成像，讓敵人無處遁形。考慮到邊境的特殊作業(yè)環(huán)境，為了減少無人機的負擔，慧視光電經(jīng)過不斷設計，將吊艙的重量不斷優(yōu)化，控制在了280g以內，以較小的心臟，展現(xiàn)強大的功能。 圖像處理板才是當下目標識別跟蹤的主流元器件。貴州可靠目標識別開發(fā)

無人機在我們生活生產(chǎn)過程中越來越常見，并且隨著技術的發(fā)展，無人機已經(jīng)不局限于簡單的進程服務，而是需要遠程服務，攜帶吊艙，達到遠程抵近觀察、高空識別等目的。而要想實現(xiàn)這些功能，吊艙內部的圖像跟蹤板就十分關鍵。給大家簡紹一款無人機吊艙用的板卡——慧視Viztra-LE026圖像跟蹤板。慧視Viztra-LE026圖像跟蹤板采用的是瑞芯微高性能國產(chǎn)化芯片RV1126，具備4核ARMCortexA7,支持NEON和FPU。支持INT8/INT16運算的NPU，運算能力達到2TOPS。貴州可靠目標識別開發(fā)再不影響效果的前提下，板卡更小、更高性能就越好。

SpeedDP開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程，即數(shù)據(jù)標注-> 模型開發(fā)-> 應用部署。旨在快速直觀的驗證所開發(fā)的不同算法在移動端部署時的實際效果。測試平臺目前支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。為了盡可能減小測試工具與實際移動端部署程序之間的差異同時簡化測試工具的開發(fā)難度，在設計測試平臺程序時采用了一些特殊方法。首先使用C和C++設計封裝了不同子任務的可執(zhí)行程序，并通過讀取不同配置文件的方式實現(xiàn)不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序設計了web服務程序，用戶可通過瀏覽器訪問特定網(wǎng)址來使用測試平臺。

我國擁有世界上很長的輸電電網(wǎng)，在2019年，全國電網(wǎng)鋪設線路總長度達到563萬公里，具備廣覆蓋大規(guī)模的特點。給我國經(jīng)濟生產(chǎn)和人民生活提供了基礎保障。但隨之也面臨著嚴峻的電網(wǎng)維護任務，在以前，為了有效進行電網(wǎng)維護，會出現(xiàn)經(jīng)常性的停電，給我們的生產(chǎn)生活造成了一定的困擾，要知道，在經(jīng)濟飛速發(fā)展的當下，如果發(fā)生停電，所造成的經(jīng)濟損失是不可估量的。因此定期的進行電網(wǎng)維護是電力行業(yè)很重要的工作。面對如此龐大的電網(wǎng)規(guī)模，我們的一代代電力運維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價。攝像頭內部搭載了圖像處理板，這些板卡具備目標識別跟蹤的能力。

5月31日是世界無煙日，在國家的大力整治下，公共場所的禁煙取得了一定成效，不少公共場所都設有專門的吸煙區(qū)域，但是人為的管控并不能做到完全杜絕，吸煙不只會帶來二手煙的危害，還增大了火災風險。據(jù)中國消防的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，過去十年吸煙造成的火災多達20余萬起，占火災總起數(shù)7.7℅。一支煙通常延燒時間在10分鐘左右，丟棄的煙頭根據(jù)它的長短延燒時間也在1～4分鐘左右。煙頭表面溫度200℃～300℃，燃著的煙中心溫度可達700℃～800℃。而大多數(shù)可燃物的燃點低于這個溫度，如紙張燃點為130℃，棉花燃點為210℃～255℃，天然橡膠燃點為129℃，木材燃點為250℃～300℃，麥草燃點為200℃，滌綸纖維燃點為390℃。煙頭的中心溫度是以上物質燃點的2倍至5倍。Viztra-LE026在進行定制開發(fā)時，有效精簡了設計。上海可靠目標識別型號

通過目標識別能夠實現(xiàn)遠程打擊。貴州可靠目標識別開發(fā)

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業(yè)市場例如工業(yè)領域、軍、工領域等行業(yè)領域，需要根據(jù)具體場景對檢測識別算法進行不斷地優(yōu)化完善，已達到更高的準確率。在這個工作的過程中，對特定目標的數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作，拋開人員費用不管，這將需要耗費大量的時間，是否有一款集成的工具，可以節(jié)約圖像算法工程師的時間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開發(fā)了一些相關的工具，但是因為集成度低，導致使用起來始終不是那么順暢。貴州可靠目標識別開發(fā)