陕西低压线目标识别系统

机器人是AI落地应用的一个很重要载体，AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中，传统的模式需要人工一步一步走出来，面对假设在各种环境中的输电线，这种模式弊端重重，费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线，在使用久了之后，难免会出现电力设备损坏缺失等问题，AI赋能下的机器人的出现，为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头，能够实现昼夜巡检，然后再内置高性能的AI图像处理板，就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术，实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能，实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。成都慧视开发的RK3588图像处理板可以用于海上石油开采目标识别。陕西低压线目标识别系统

巡检机器人能够实现抵近待测设备，进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能，能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域，效率是人工的好几倍，并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择，例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，就可以很好的应用在电力巡检领域，这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰级芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核处理器；搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求，并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制，有效处理散热防水，为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。甘肃高效目标识别开发Viztra-LE034图像处理板能够进行目标检测。

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。

无人机被广泛应用于目标跟踪，其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法，就能够分析摄像头范围内的物体，通过AI对特征的进一步提取分析，就能够单独识别出目标物体形状，并锁定其位置。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、监视、打击等任务，比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术，可以通过在无人机中安装光电吊舱，然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板，通过算法的赋能就能够实现。目标识别的图像处理板哪家做得快？

进入夏季，我国南方各地陆续进入汛期，特别是长江流域沿线，洪峰过境造成不小的灾害，不少城镇与外界失去了联系。要想更好地实施救援，就必须详细了解各地灾情，然后进行针对性救援部署，打通生命线，转移安置灾民。在这个前期的工作中，搭载吊舱的无人机能够很好地进行信息收集，并参与救援。无人机搭载吊舱后，能够动态开展灾情监测，通过摄像头等各类传感器快速获取灾区道路、桥梁、房屋、被困人员等位置和数量信息，为后续制定应急救援计划，开展救援工作提供精细信息。同时，在进行救援时，无人机机动灵活的特点，还能够配合救援队伍进行道路侦查，保障救援队伍的安全。占用空间小的目标识别图像处理板。福建多系统适配目标识别软件

成都慧视开发了VIZ-YWT202微型双光吊舱。陕西低压线目标识别系统

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%。陕西低压线目标识别系统