索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應用于安防、無人機吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域。特別是無人機吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機能夠讓我們檢測、追蹤更多的細節(jié)，比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災、目標搜索跟蹤等無人機航拍應用行業(yè)。了讓相機具備強大的適應、工作能力，針對于無人機將會遇到的場景、工作要求，工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。目標識別用慧視光電的板卡！云南AI智能圖像識別模塊

除了電力巡檢方面，無人機吊艙還可以對前期電力基建選址、搭建提供幫助。搭載吊艙的無人機能夠?qū)崿F(xiàn)地理信息的收集，對崇山峻嶺進行快速建模，提高前期建設(shè)的效率，也能減少成本支出。在搭建電線時，采用無人機放線，能夠輕松穿越各種危險復雜的環(huán)境，減少搭線時間，保障施工人員的安全，同時節(jié)約節(jié)約人力提升效率。成都慧視光電推出的多種雙光、三光無人機微型吊艙，就是電力行業(yè)的得力幫手。它能夠搭載慧視AI圖像處理板，能夠?qū)崿F(xiàn)遠距離的目標識別。吉林RV1126開發(fā)板圖像識別模塊供應商RV1126是純國產(chǎn)化板卡嗎？

在人工智能時代，圖像標注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進一步降低項目成本。傳統(tǒng)的圖像標注需要人工采用文本或者相應工具機械式的進行圖像標簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標注。當然，每個人點擊的數(shù)量有限，你可能還會覺得很有趣，但當這成為一種常態(tài)，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標注的效率。AI圖像標注開始進入圖像分類標注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘５膱D像標注的歷史，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標注工具，真正走入“千萬家”。

綜合館智慧導航在一些大型綜合性場地如鳳凰山體育公園，有著專業(yè)的室內(nèi)導航系統(tǒng)，只需要用小程序進行授權(quán)，就能為使用者提供智能精細導航，還具備一件救援功能。智能蚊蟲誘捕為了保障本屆大運會舉辦期間鼠、蚊等病媒生物密度達到規(guī)定標準要求，保障參賽人員、觀眾不受有害生物的影響，賽事主辦方進行了環(huán)境改造，“派”出了“智慧蚊蟲誘捕機”。研發(fā)人員利用環(huán)保物理仿生技術(shù)，讓‘智慧蚊蟲誘捕機’模擬人體呼吸過程，通過收集空氣中的二氧化碳，使誘捕機內(nèi)二氧化碳濃度達到人體水平，讓蚊子誤以為是人在呼吸，進而自投羅網(wǎng)，達到健康、高效滅蚊的目的。板卡定制選成都慧視。

圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段:文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理。分析，然后識別我們所要研究的目標。圖像識別并不只是用人類的肉眼，而是借助計算機技術(shù)進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時，就會產(chǎn)生相應的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)降本增效。云南低空安防圖像識別模塊AI智能

慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。云南AI智能圖像識別模塊

合理地進行垃圾分類是有效進行垃圾處理、減少環(huán)境污染與資源再利用中的重要舉措，也是目前很合適很有效的科學管理方式，利用現(xiàn)有的生產(chǎn)水平將日常垃圾按類別外理、利用有效物質(zhì)和能量、埴埋無用垃圾等。這樣既能夠提高垃圾資源處理效率，又能緩解環(huán)境污染問題。而對垃圾的分類首先是在圖像識別的基礎(chǔ)上的，因此本文想通過使用近幾年來發(fā)展迅速的深度學習方法設(shè)計一個垃圾分類系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對日常生活中常見垃圾進行智能識別分類，提高人們垃圾分類投放意識，同時避免人們錯誤投放而產(chǎn)生的環(huán)境污染。云南AI智能圖像識別模塊