在算法領(lǐng)域，則需要一些特殊的算法。無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標(biāo)通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現(xiàn)精細(xì)鎖定跟蹤。要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標(biāo)識別算法的方案，通過加強(qiáng)目標(biāo)特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設(shè)計合適的標(biāo)簽分配方法，以讓小目標(biāo)有更多的正樣本、利用小目標(biāo)所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關(guān)系來輔助小目標(biāo)的檢測。此外，利用自研的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，通過不斷的深度學(xué)習(xí)，能夠讓AI更加精細(xì)的識別目標(biāo)。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機(jī)高空識別領(lǐng)域，完全能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)算法的不足，達(dá)到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。選成都慧視開發(fā)的圖像處理板，AI檢測效率能夠得到質(zhì)的提升。四川電力應(yīng)急目標(biāo)檢測

YOLO系列算法是目標(biāo)識別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一，因為性能強(qiáng)大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標(biāo)檢測領(lǐng)域的主要范式。該框架被用于各種實際應(yīng)用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標(biāo)識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，清華又推出了YOLOv10，作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的突破性框架，具備實時的端到端目標(biāo)檢測能力，通過提供結(jié)合效率和準(zhǔn)確性的強(qiáng)大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數(shù)減少了25%。可靠目標(biāo)檢測售后服務(wù)打造智能化目標(biāo)檢測需要什么東西？

深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)在圖像和語音跟蹤領(lǐng)域取得了不小的進(jìn)展。這些技術(shù)可以應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實現(xiàn)更加智能化的交互和控制。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)的融合正在開啟一個智能化的新紀(jì)元。這種融合不僅推動了技術(shù)革新，還為各行各業(yè)帶來了深刻的變革。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，這一融合將推動智能家居、智能城市、智能制造、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域的發(fā)展，極大地提升人們的生活質(zhì)量和工作效率。未來，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)的深度融合將為企業(yè)和個人帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，我們需要不斷學(xué)習(xí)和探索新技術(shù)，以充分利用這些技術(shù)創(chuàng)造更美好的未來。

多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標(biāo)檢測算法識別出每一幀中的目標(biāo)，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機(jī)所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動的情況（例如無人機(jī)高空檢測），就會給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標(biāo)，所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標(biāo)檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是：1.改進(jìn)目標(biāo)檢測,使用更加魯棒的目標(biāo)檢測算法。2.增強(qiáng)特征描述，利用深度學(xué)習(xí)提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運(yùn)動模型，在算法中加入對攝像頭運(yùn)動的估計，通過補(bǔ)償攝像頭運(yùn)動來減小目標(biāo)真實運(yùn)動與預(yù)測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標(biāo)。如何實現(xiàn)高效的目標(biāo)檢測？

攝像頭需求識別出現(xiàn)在鏡頭的物體。例如是飛過來的雜物，還是闖入的人或者動物，如果攝像頭能夠智能識別，那么就可以實現(xiàn)上述目的。而要實現(xiàn)這樣的功能，一個很簡單的方法就是在傳統(tǒng)攝像頭的基礎(chǔ)上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接，在目標(biāo)識別算法的賦能下，就能夠?qū)z像頭獲取的物體進(jìn)行AI識別分類，從而對攝像頭發(fā)出指令是否鎖定跟蹤目標(biāo)，從而轉(zhuǎn)動攝像頭。成都慧視開發(fā)的Viztra-ME025圖像處理板，是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發(fā)而成的高性能板卡，芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)；CPU主頻1.8GHz；高性能+強(qiáng)大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。成都慧視能夠定制FPV圖像檢測套裝。四川電力應(yīng)急目標(biāo)檢測

AI+圖像處理板能夠?qū)崿F(xiàn)無人化。四川電力應(yīng)急目標(biāo)檢測

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注，傳統(tǒng)模式下，需要人工對同一識別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助，常規(guī)情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達(dá)兩三百張畫面需要標(biāo)注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標(biāo)注的幀畫面將會更多。小編曾試過標(biāo)注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標(biāo)注的畫面竟然多達(dá)5000多張，當(dāng)我標(biāo)注到500張的時候，整個人都已經(jīng)麻木，并且出現(xiàn)情緒波動，望著剩下的4500多張待標(biāo)注畫面，看著都頭皮發(fā)麻，怎么都不想繼續(xù)了。四川電力應(yīng)急目標(biāo)檢測