巡檢機器人能夠實現抵近待測設備，進行精細的測溫、測量以及感應。同時具備自主導航、實時避障功能，能夠智能規(guī)劃比較好巡檢路徑、規(guī)避站內檢修區(qū)域，效率是人工的好幾倍，并且還不會出現傳統(tǒng)人工巡檢造成人身危害等行為。這種機器人搭載的圖像處理板可以自由選擇，例如成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，就可以很好的應用在電力巡檢領域，這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核處理器；搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，算力高達6.0TOPS。用在電力巡檢領域完全可以滿足需求，并且成都慧視可以根據使用場景進行外殼的特殊化定制，有效處理散熱防水，為機器人的戶外工作提供更加穩(wěn)定的處理能力。人工智能和機器學習算法可用于分析來自各種來源的大量數據。四川智慧養(yǎng)老AI智能解決方案

在林河生態(tài)維護中一些例如垃圾偷倒、破壞林地、違規(guī)種養(yǎng)、偷排污水等問題對于人工巡檢來說也是一大難點，要么難以發(fā)現，要么發(fā)現的不及時，而無人機的巡航能夠盡可能做到時效性。另外，林河生態(tài)資源保護工作中，無人機可以捕捉到許多人工難以察覺的細節(jié)，如樹木的生長狀況、病蟲害的發(fā)生情況、河道的夜間漂浮垃圾等，及時為管理人員提供更為準確的信息。無人機靈活便捷的特點可以很好地應用在此，可以說，無人機的運用是當下打造智慧林河長制的有利技術。深度學習AI智能圖像處理毫秒級的AI圖像標注工具SpeedDP。

激光除草是通過激光照射雜草，使草葉內部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發(fā)的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術，AI智能識別雜草，十分高效；同時針對性開發(fā)先進的多目標靶點定位及動態(tài)時延誤差補償算法，不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織，同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力，而且適應性強，生產效率高，促進農業(yè)經濟高質量發(fā)展。激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環(huán)，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(fā)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。

在我們生活生產中，許多小型化的無人機類似于昆蟲，憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務。但是再精細化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環(huán)境進行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理板，再定制化目標識別檢測的算法，通過對這類無人機作業(yè)環(huán)境的大量深度學習，就能夠讓無人機AI愈發(fā)聰明，能夠快速識別攝像頭范圍內的物體，從而實現避障的操作。標注需要大量人工勞動一直是采用計算機視覺的主要障礙之一。

從2016年12月11日起，我國就正式施行林河長制。其中林長制主要職責是林業(yè)生態(tài)保護修復、森林防火、林業(yè)有害生物防治、森林資源管護以及野生動植物保護工作。而河長制是保護水資源，打造安全用水環(huán)境。這兩項工作對我國的自然生態(tài)的穩(wěn)定具有關鍵作用。在中西部許多地區(qū)，由于環(huán)境下復雜，對于林、河的巡護是一項困難的工作，不僅要花費大量的時間精力，還不能做到大面積的覆蓋。隨著無人機的落地應用，這種困難得到了有效緩解。無人機“加持”下的林河長巡查，形成了“人防+技防”的地空巡檢新模式，覆蓋更廣、發(fā)現更及時。無人機憑借其靈活、輕巧的特點可以輕松飛越一些人無法到達的地點，還能夠實時傳輸高清圖像數據，節(jié)約時間成本，快速高效地獲取資料，讓管理人員對森林植被、河湖狀況一目了然。通過海量的數據模型訓練，SpeedDP能夠更加聰明。遼寧智慧養(yǎng)老AI智能人臉識別

越來越多的工作正在淘汰傳統(tǒng)的人工標注模式。四川智慧養(yǎng)老AI智能解決方案

AI的不斷應用發(fā)展使得傳統(tǒng)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(tǒng)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(fā)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(fā)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。SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務*支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能。四川智慧養(yǎng)老AI智能解決方案