目前，采用圖像識別技術(shù)來實現(xiàn)無人機規(guī)避其他障礙物是一個有效的方法。通過在無人機上植入圖像識別模塊，這個模塊由圖像處理板和相機組合而成，通過算法的賦能，就能針對不同物體實現(xiàn)快速AI識別，然后實現(xiàn)規(guī)避。而在圖像處理板的選擇上，成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板就十分合適。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)設(shè)計而成，外形呈圓形，體積小巧，尺寸為Ф38mm*12mm，重量只有12g，用在無人機上不會過多占用空間。此外，該板卡功耗≤4W，也不會增加無人機的續(xù)航負(fù)擔(dān)?；垡暩咝阅蹵I圖像處理板。質(zhì)量圖像處理板技術(shù)

無人機是巡檢領(lǐng)域的空中巡檢員，搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工，實現(xiàn)自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器，實現(xiàn)晝夜巡檢也不是夢，一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中，傳統(tǒng)模式下，工人只能采用望遠鏡遠程查看線路，不僅費眼睛，還費時間。同時，由于光線等外界因素的干擾，缺陷的確認(rèn)也加大了難度，不得不背著安全帶近距離校驗，工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發(fā)現(xiàn)缺陷后，通過抵近觀察的方式進行仔細(xì)查看，收集缺陷周圍360°照片回去分析，不僅安全也高效率。海南圖像處理板歡迎選購消防無人機用AI圖像處理板。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個多維度的技術(shù)整合過程，涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎(chǔ)在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)，并借助人工智能技術(shù)進行深入分析和應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包括各種傳感器和執(zhí)行器，是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠?qū)崟r監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)和用戶行為，生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎(chǔ)。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關(guān)鍵。通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預(yù)測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結(jié)果為智能決策提供了依據(jù)。

美國再度要求臺積電停止出口7納米芯片給大陸，目前看來國產(chǎn)AI圖像處理的性能還得由RK3588穩(wěn)坐，不久前傳出了瑞芯微RK3688至少在一兩年內(nèi)無法推出，因此對于許多有高性能AI圖像處理板需求的客戶無需再等了。當(dāng)下，選擇RK3588至少還可以保持性能***兩三年，而在國內(nèi)進行RK3588開發(fā)的廠家中，成都慧視憑借多年的豐富經(jīng)驗，已經(jīng)形成一整套快速的開發(fā)流程，針對于RK3588這樣的高性能圖像處理板，能夠快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口，滿足不同行業(yè)的需求。并且，隨著不少領(lǐng)域等目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定性的進一步提升，針對于高幀頻目標(biāo)跟蹤這塊，成都慧視也完成了成熟的方案，通過RK358+FPGA，實現(xiàn)高幀頻相機的輸入輸出，為目標(biāo)跟蹤提供更多的細(xì)節(jié)信息?；垡暪怆娔軌蚋鶕?jù)需求定制RK3399Pro系列圖像處理板。

利用無人機實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業(yè)都有應(yīng)用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當(dāng)環(huán)境變得復(fù)雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學(xué)習(xí)的算法，它不是一成不變的，它也需要適應(yīng)不同的環(huán)境，因此對于AI算法的訓(xùn)練也必不可少。無人機吊艙智慧化措施。耐用圖像處理板生產(chǎn)企業(yè)

慧視光電能夠定制USB接口的圖像處理板。質(zhì)量圖像處理板技術(shù)

多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標(biāo)注框等方法相比，多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實時形態(tài)，通過大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中，標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標(biāo)注更加費時費力，如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo)，則極大地影響工作效率。質(zhì)量圖像處理板技術(shù)