在我們生活生產(chǎn)中，許多小型化的無(wú)人機(jī)類似于昆蟲(chóng)，憑借其機(jī)動(dòng)、靈活、體積小的特點(diǎn)能夠在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細(xì)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(diǎn)是要對(duì)環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)化的識(shí)別。利用高性能的AI圖像處理板，再定制化目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)的算法，通過(guò)對(duì)這類無(wú)人機(jī)作業(yè)環(huán)境的大量深度學(xué)習(xí)，就能夠讓無(wú)人機(jī)AI愈發(fā)聰明，能夠快速識(shí)別攝像頭范圍內(nèi)的物體，從而實(shí)現(xiàn)避障的操作。鳥(niǎo)類識(shí)別的模塊定制。安徽安防監(jiān)控圖像識(shí)別模塊人工智能

無(wú)人機(jī)的迅猛發(fā)展，使得無(wú)人機(jī)的反制技術(shù)也水漲船高，常見(jiàn)的有電子干擾、無(wú)人機(jī)識(shí)別對(duì)抗等方式。后者采用圖像識(shí)別技術(shù)，通過(guò)在無(wú)人機(jī)攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無(wú)人機(jī)識(shí)別的功能，為無(wú)人機(jī)對(duì)抗創(chuàng)造條件。由于無(wú)人機(jī)飛行速度極快，因此針對(duì)于這樣環(huán)境下的AI識(shí)別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當(dāng)視頻幀率越高時(shí)，視頻越能夠體現(xiàn)畫面細(xì)節(jié)信息，而圖像識(shí)別算法正是逐幀進(jìn)行識(shí)別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細(xì)節(jié)越多，識(shí)別的精度就會(huì)越高。貴州自主檢測(cè)圖像識(shí)別模塊方法應(yīng)急無(wú)人機(jī)用AI圖像處理板選慧視光電。

識(shí)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(duì)同一識(shí)別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動(dòng)拉框，但是這個(gè)過(guò)程的痛苦只有做過(guò)的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對(duì)于算法的提升越有幫助，常規(guī)情況下，一個(gè)20秒時(shí)長(zhǎng)30幀的視頻就多達(dá)兩三百?gòu)埉嬅嫘枰獦?biāo)注，如果視頻時(shí)長(zhǎng)或者視頻的幀速率增加，需要標(biāo)注的幀畫面將會(huì)更多。小編曾試過(guò)標(biāo)注一個(gè)時(shí)長(zhǎng)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(shí)候，整個(gè)人都已經(jīng)麻木，并且出現(xiàn)情緒波動(dòng)，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。

無(wú)人機(jī)用于目標(biāo)識(shí)別跟蹤具有靈活便捷的優(yōu)勢(shì)，從高空俯瞰，視野也很廣闊，但是如果飛行高度越高，就會(huì)造成視覺(jué)上地面目標(biāo)變小的情況，這時(shí)候如果無(wú)人機(jī)所攜帶的攝像頭像素不足，則容易跟丟目標(biāo)。這個(gè)難點(diǎn)采用成都慧視光電的AI圖像處理板可以有效解決?；垡旳I目標(biāo)跟蹤基于我司開(kāi)發(fā)的瑞芯微高性能AI圖像處理板，搭配自研的目標(biāo)識(shí)別、跟蹤算法，將這一套整合植入吊艙中，就能夠?qū)μ囟繕?biāo)進(jìn)行鎖定跟蹤，即便是無(wú)人機(jī)飛行高度的變化，肉眼很難辨別目標(biāo)時(shí)，也不會(huì)丟失跟蹤目標(biāo)?；垡暪怆娔軌蚋鶕?jù)需求定制AI目標(biāo)識(shí)別模塊。

慧視SpeedDP開(kāi)發(fā)平臺(tái)主要提供目標(biāo)檢測(cè)算法的開(kāi)發(fā)功能，不同的用戶可針對(duì)自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行AI算法的定制化開(kāi)發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。平臺(tái)自應(yīng)用以來(lái)，成功迭代了三個(gè)版本，目前已經(jīng)完全支撐YOLO系列算法的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別，包括YOLOv8的分割算法。用戶可以通過(guò)大量的模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)自己想要的類型的目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)注。但是這都是基于瑞芯微平臺(tái)，就出現(xiàn)了大量受限。隨著華為海思芯片重新進(jìn)入“舞臺(tái)”，許多企業(yè)也是開(kāi)始選擇海思芯片作為項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的主芯片，為了應(yīng)對(duì)這樣的市場(chǎng)需求，慧視算法工程師也正式實(shí)現(xiàn)對(duì)SpeedDP在海思平臺(tái)的部署應(yīng)用。為使用者提供AI自動(dòng)標(biāo)注的服務(wù)。RK3588是目前國(guó)產(chǎn)圖像處理板的性能數(shù)一數(shù)二存在。貴州圖像識(shí)別模塊板卡供應(yīng)商

如何提升無(wú)人機(jī)的AI識(shí)別精度？安徽安防監(jiān)控圖像識(shí)別模塊人工智能

無(wú)人機(jī)搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設(shè)備后，達(dá)到了實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別的硬件條件，但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識(shí)別的功能。無(wú)人機(jī)AI識(shí)別算法主要還是在于模仿人眼一樣進(jìn)行視覺(jué)處理，然后AI進(jìn)行智能提取和分析圖像，再和訓(xùn)練模型進(jìn)行快速比對(duì)，從而在無(wú)人機(jī)快速飛行的過(guò)程中做到實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別。首先，要想實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過(guò)算法的賦能，就能夠?qū)δ繕?biāo)區(qū)域的物體進(jìn)行AI識(shí)別分析，從而做出判斷。由于無(wú)人機(jī)作業(yè)的環(huán)境復(fù)雜，因此對(duì)于圖像處理板的要求需要進(jìn)一步提升。成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業(yè)級(jí)芯片RK3588，采用先進(jìn)架構(gòu)，8核（4大4?。┨幚恚懔δ軌蜻_(dá)到6.0TOPS。同時(shí)，慧視光電能夠根據(jù)需求環(huán)境定制豐富的輸出接口。安徽安防監(jiān)控圖像識(shí)別模塊人工智能