要打造更加智能化的邊海防無人機巡邏，則可以在光電吊艙中植入高性能的圖像處理板，通過目標識別、檢測算法的賦能，就能夠讓無人機實現目標識別檢測、目標鎖定跟蹤等功能。為了進行有效結合，成都慧視開發了多塊高性能的具備圖像處理能力的光電吊艙。例如慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙，集10倍光學變倍可見光相機、640×512高分辨率紅外相機、測程1.2km半導體激光測距機于一體，在邊海防巡邏時能夠晝夜成像工作。三軸高穩定精度平臺框架能夠有效保障畫面的清晰穩定，并對目標點位的定位。吊艙內置我司自主開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，該板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠在算法的作用下實現高空目標識別檢測、鎖定跟蹤人、車、船等目標，再通過和地面巡邏人員協調統一，就能夠打造邊海防的智能化體系。慧視可以定制圖像識別模塊。山東視覺算法圖像識別模塊人工智能

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布來實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前，有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注，有的是純手動拉框，有的則可以幫助我們進行自動標注。貴州接口豐富圖像識別模塊軟件成都慧視可以定制cameralink接口的RK3588圖像處理板。

物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據，并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備，包括各種傳感器和執行器，是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為，生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法，可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。無人機用圖像處理板哪個比較合適？

無人機的迅猛發展，使得無人機的反制技術也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術，通過在無人機攝像頭的基礎上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無人機識別的功能，為無人機對抗創造條件。由于無人機飛行速度極快，因此針對于這樣環境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當視頻幀率越高時，視頻越能夠體現畫面細節信息，而圖像識別算法正是逐幀進行識別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細節越多，識別的精度就會越高。計算機專業進行實訓教學可以選擇成都慧視開發的圖像處理板。貴州工業級圖像識別模塊板卡

低功耗圖像處理板Viztra-LE026。山東視覺算法圖像識別模塊人工智能

無人機用于目標識別跟蹤具有靈活便捷的優勢，從高空俯瞰，視野也很廣闊，但是如果飛行高度越高，就會造成視覺上地面目標變小的情況，這時候如果無人機所攜帶的攝像頭像素不足，則容易跟丟目標。這個難點采用成都慧視光電的AI圖像處理板可以有效解決。慧視AI目標跟蹤基于我司開發的瑞芯微高性能AI圖像處理板，搭配自研的目標識別、跟蹤算法，將這一套整合植入吊艙中，就能夠對特定目標進行鎖定跟蹤，即便是無人機飛行高度的變化，肉眼很難辨別目標時，也不會丟失跟蹤目標。山東視覺算法圖像識別模塊人工智能