进入冬季，北方各地陆续出现冰冻天气，给不少地方的保供电工作增添了难度。目前，大多数地方都采用无人机巡检的模式，但是面临如此寒冻的天气，无人机也可能会“懈怠”。但是大面积覆冰的影响下，人工巡检又很难到达很多区域，所以还是不得不依靠无人机，只是需要性能更加强悍的无人机。无人机电力巡检依靠可见光或者红外两种方式进行自动巡视检测，这其中，用于进行图像处理的传感器性能尤其重要。面临如此寒冷的天气，图像处理板能否正常工作十分关键，因此选对图像处理板，关系整个寒冬的电力巡检。如何提升小型飞行器识别跟踪的精度？成都人工智能AI智能监控
目标识别算法是一种深度学习算法，其聪明程度需要我们不断训练，这就得益于大量的图像标注，通过对车辆行驶环境的数据集的大量标注，能够让AI更加聪明，标注得越多，识别的精度就可能越高。但是大量的图像标注跟工作显然会耗费大量的时间精力。而慧视SpeedDP的出现很好地解决了这个问题。SpeedDP是一个深度学习AI算法训练开发平台，他能够通过现有的算法模型或者自训练一个算法模型，实现对新数据集的快速AI自动标注，以此反复，帮助使用者提升算法性能。能够有效节约大量的时间。成都周界入侵AI智能分析软件利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI跟踪算法。
一些化工园区、石油炼厂等需要在极其安全的环境中作业，因此对于园区的巡检工作十分关键。在长时间的工作中，园区的生产设备会出现被腐蚀、老化、磨损，给生产带来了风险，一旦检查疏忽，后果不堪设想。无人机搭载红外光电吊舱能够远距离检查设备，避免直接接触，实现对关键点的变倍放大观察，发现已存在或者潜在的泄漏、损坏，有效减少安全事故。另外无人机体积小巧、重量轻盈，能够在复杂环境中灵活穿梭。通过远程操控，无人机可以避免人工巡检过程中可能遇到的风险，确保人员安全。成都慧视开发的VIZ-100T三轴三光微型吊舱，具备10倍变焦能力的可见光相机，在白天进行巡检时，能够远距离对设备进行观察分析，同时集成了640*512的高分辨率红外相机，能够实现清晰的红外成像，在夜间进行安全巡检，搭载于小型无人机上，能够对出现问题的目标点位进行定位，实时视频数据回传，为园区巡检提供安全保障。
这种智慧化的建设就是采用图像处理。在无人机内部安装图像处理板，这些图像处理板和相机、算法的有机结合就形成了无人机的智慧眼，有了这个智慧眼，无人机就能够对视野范围内的物体进行AI识别，从而自动完成避障、巡检等操作。成都慧视开发的小型化图像处理板Viztra-LE026就是专门为无人机设计的一款“智慧眼”处理器。这块板卡采用了RV1126开发而成，具备2.0TOPS的算力，外形呈圆形化设计，整体外观大小为Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在无人机领域具有功耗低、尺寸小的优势，不会过多占用和消耗无人机的内部空间和续航。如何快速完成图像标注工作？
SpeedDP作为一个服务型AI平台，它能提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。平台所需算法并不是固定的，使用者可以根据自身实际应用场景进行AI算法的定制化开发，例如平台经过不断的迭代，目前能够支持YOLOv8系列算法进行图像标注。SpeedDP这个平台使用起来十分简便，在图像标注领域其基本使用方法是：1.首先有一个比较好的预选模型2.用这个预选模型做自动标注3.后期人工审核修正快速完成大量的图像标注工作不是易事。成都人工智能AI智能监控
算法的提升得益于大量的图像标注。成都人工智能AI智能监控
利用图像处理技术实现导弹的远程打击是一项运用了比较长时间的技术，相比于现代化的电子控制，它具备低受干扰的特点，特别是无人机在军备领域的广泛应用，图像处理的作用重新受到重视。远程打击时，需要对整个弹的识别能力进行深度学习训练，不断的训练能够让AI更加聪明，让AI知道该打击什么，从而提升打击精度。在前期的试验印证阶段，需要进行大量反复的试验训练，通过在导弹前端植入导引头，给导弹装上眼睛，可以实时记录导弹打出后的视频画面，然后将大量的视频数据采集到一起用于分析改进。成都人工智能AI智能监控
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