江西移动目标识别情况

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。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%。成都慧视开发了VIZ-YWT201微型双光吊舱。江西移动目标识别情况

森林防火的日常巡护不可或缺，使用无人机搭载慧视光电的吊舱，能够针对整个区域进行巡查，对可以烟雾、违规用火的行为进行AI识别，尽可能减少人为失火，缩短发现火情的时间，为扑灭火灾减少时间。慧视光电推出的微型双光吊舱内置高性能、低功耗的AI图像处理板，又搭载了红外传感器，能够帮助侦查火种、火情范围等信息。在火灾发生后，无人机搭载慧视光电推出的微型双光吊舱，就能够实现远程火情侦查。例如在针阔混交林和喀斯特地貌荒野林区，林内荆棘密布，杂草丛生，岩石凌乱，有的火线在悬崖峭壁上，即便火线近在眼前，穿梭过去就得披荆斩荆开出通道，何况救灾人员背负的数十公斤灭火装备这会拖慢灭火速度。上海企业目标识别远程协助成都慧视开发了VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱。

图像标注讲究快而准，面对海量数据时能够快速精细的进行标注，就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时，可以很好的完成任务，但当数据量庞大时，就显得力不从心，这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位，因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起，这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台，它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台，能够通过大量的AI部署训练，让AI更加聪明，从而给定一张图像，就能计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。

不久前，国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型，Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。慧视光电开发的Viztra-HE030在目标识别领域性能如何？

这些模式之所以经济高效，是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控，很方便进行图像处理板的植入，像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板，采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片，基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构；CPU主频1.8GHz；高性能+强大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入，接口丰富，能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成，开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备，能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中，实现智能安防的快速落地应用。慧视光电有多款双光吊舱。贵州目标识别控制软件

用什么设备能够轻松识别目标？江西移动目标识别情况

春夏交替时节，是森林火灾高发的时候，特别是在我国广袤的中西部森林地区，各种火灾层出不穷。森林火灾的应急救援需要面临更多的环境问题，据消防员介绍，想要快速精细有效地扑灭森林火灾需要克服无法接近、扑救难度大、指挥协调统一性、消防员人身安全等四大难题。由于森林火灾爆发区域多处于深山老林等偏远地区，每当发现火情时，火势已经扩大化，从远处赶来的消防员一不清楚火灾具体状况，二不了解受灾地环境状况，盲目的强行扑火无疑会带来更大的安全隐患。为了应对这诸多难点，首先要做的就是了解整个火势的范围以及森林的布局情况，进而传递信息到指挥中心，做好整体救援部署，做到各方协调统一，这样才能事半功倍。在森林防火的信息侦查领域，无人机吊舱是行业优先。江西移动目标识别情况