在無人機識別這個領域，應用十分廣，因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學，成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據不同規格的相機深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進一步節約時間提升效率，成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上，根據需求幫助選擇合適的相機，并且針對算法這塊，我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發平臺SpeedDP，這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發，實現對新數據集的快速AI自動圖像標注，一方面省去大量手動標注工作，另一方面幫助提升算法性能。YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一。甘肅智能化圖像標注應用

經過算法的不斷升級驗證，Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標，能夠識別**小像素為12*12的目標，整個延遲不高于100ms，識別精度能夠大于85%。無人機作業，續航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設計正是考慮了這項因素，首先重量上就不會給無人機增加過多負擔，尺寸方面也無需過多空間，低于4W的功耗對于整個無人機的續航影響也是微乎其微。綜合這些特點，可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機的完美契合，將是各領域打造智能無人機的得力助手。西藏比較好的圖像標注產品圖像標注在目標檢測中很重要。

成都慧視開發Viztra-HE030圖像處理板就十分合適，工業級芯片RK3588的加持下，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車，湖面船舶的檢測，如果不是特殊需求，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內智能AI芯片RK3399Pro，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構；CPU主頻1.8GHz；能夠輸出3.0TOPS的算力，在我司高精尖目標識別算法的賦能下，就能夠實現人車船的檢測識別。

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。海量的數據處理很煩心。

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。傳統的人工標注效率很低。陜西自主可控圖像標注應用

SpeedDP能夠實現模型訓練。甘肅智能化圖像標注應用

利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統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，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。甘肅智能化圖像標注應用