北京人防目标识别情况

西气东输、西油东送等带来了大量的油气管线建设，这些管道呈线性分布，长达百公里，是我国经济稳定发展的重要支撑。这些管道有的处在人口密集区，有的则位于山区、沙漠等环境恶劣区域，有些已运行20余年，历经风雨，腐蚀、损坏的迹象初显，存在极大地安全隐患，为保障能源供应稳定，定期的油气管线巡检便必不可少。在过去，管线巡检全依赖于巡检工人一步一个脚印走出来，他们必须得沿着长长的管线巡视，检查管道本体及环境。特别是对我国西部山区、西北沙漠和跨越大江大河等管线的巡查，以及在自然灾害发生时的巡线检查，需要消耗大量的人力物力成本，甚至一些区域还会危及到巡检人员的人身安全。Viztra-HE030图像处理板能够进行目标检测。北京人防目标识别情况

收割机行进工作时，AI图像处理板能够快速处理识别摄像头获取的田野环境，分辨哪些是泥土，哪些是作物，哪些是杂草。这种模式相对于接入卫星的方法，成本相对较低，效果却大差不差。这种AI图像处理板可以在成都慧视光电这边定制，比较适合的采用了国产高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板，这块板卡具备工业级的处理性能，拥有四大四小八核处理器，处理能力达到6.0TOPS，用在无人农业作业领域，可以快速正确地处理分辨作物、土壤、杂草等信息，实现智能化农业作业。云南安全目标识别型号成都慧视开发了VIZ-YWT201微型双光吊舱。

激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP功能简洁、上手快，是当下进行AI深度学习训练的选择。而且目标识别检测领域，成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板，可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力，精细分析识别到的物体，区分作物和杂草，进而为机器人提供正确的信息，辅助除草。

这个过程中，如何让无人机理解并提取分析图像很关键，这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术，是一种计算机“视觉”科技，也就是把摄像机当作人的“眼睛”，智能设备终端作为人的“大脑”，让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下，就可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法，通过实时的目标识别处理无人机获取的数据，让无人机的工作更加高效。高性价比的目标识别方案用什么？

无人机被广泛应用于巡检领域，其灵活、机动的特点使得巡检的效率、覆盖范围均比人工巡检要好。在林业领域，进行常规化的森林巡检工作至关重要，森林督查图斑是指通过相关技术获取的森林覆盖变化信息，用于监测和管理森林资源。定期进行森林图斑核查有助于加快育才生态区森林建设。在以往，这种巡查都是通过人力步行道需要检查的区域，执法人员需要克服山林陡峭、路滑的困难，而如今只需要远程操控无人机高空巡查，效率提升一大半。无人机森林图斑巡查之所以能够替代人工，得益于无人机能够搭载智能化的吊舱，例如成都慧视推出的VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定微型吊舱，其搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，即便是夜间微弱光线下也能够实现目标观测。成都慧视开发了VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱。天津多系统适配目标识别售价

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YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。北京人防目标识别情况