山西智慧養老AI智能解決方案

無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案，實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產品均使用小巧設計，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下，能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。AI算法訓練幫助工具SpeedDP。山西智慧養老AI智能解決方案

多目標跟蹤是指在連續的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略，設計更靈活的數據關聯算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。成都智慧監獄AI智能算法分析科研、事業單位進行圖像標注工作就選慧視SpeedDP。

在無人機識別這個領域，應用十分廣，因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學，成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據不同規格的相機深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進一步節約時間提升效率，成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上，根據需求幫助選擇合適的相機，并且針對算法這塊，我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發平臺SpeedDP，這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發，實現對新數據集的快速AI自動圖像標注，一方面省去大量手動標注工作，另一方面幫助提升算法性能。

進入冬季，北方各地陸續出現冰凍天氣，給不少地方的保供電工作增添了難度。目前，大多數地方都采用無人機巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下，人工巡檢又很難到達很多區域，所以還是不得不依靠無人機，只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測，這其中，用于進行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣，圖像處理板能否正常工作十分關鍵，因此選對圖像處理板，關系整個寒冬的電力巡檢。算法的提升得益于大量的數據標注。

無人機在農業領域能夠實現高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業環境對于無人機的工作性能要求不一樣，同樣的方案在平原地區適用，在高原地區就不行。因此針對于特殊作業環境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復雜、低氣壓、大溫差的特點，參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業環境特點的性能要求。不比平原的一馬平川，高原由于環境復雜，地形起伏對于無人機的飛行也需要進行控制，無論是高度還是速度甚至距離都需要進行嚴格限制，防止出現撞機等事故。因此，這個方面的智慧化建設就需要無人機具備智能避障的功能，無人機需要在高速度或者遠距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物，并能夠實現避障。AI自動圖像標注工具要多少錢？山西智慧養老AI智能解決方案

利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練識別算法。山西智慧養老AI智能解決方案

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。山西智慧養老AI智能解決方案