識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統模式下，需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助，常規情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經麻木，并且出現情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發麻，怎么都不想繼續了。打造一套穩定的識別模塊需要多久？四川軌跡圖像識別模塊產品

而AI標注則好很多，通過AI算法開發的基本流程，就能夠對AI進行深度訓練，讓其能夠像人眼一樣對圖像上的目標進行判斷分類，然后不同目標自動框選標注。這個工作主要是前期的模型訓練需要大量時間，而后期的圖像標注就很節省時間，通常情況下，一張圖片，只需要7-8ms就能夠精細標注完成，無論圖片上的目標數量和復雜程度，這是人工遠不能及的。目前，慧視SpeedDP經過多個版本的迭代，能夠支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割標注，標注的精度進一步提升。目前我司能夠提供完整的針對于人、車、船的標注模型，如果有其他目標標注的需求，則可以自行進行針對性訓練。毫無疑問，AI標注的出現能夠為企業大量的數據標注工作節省時間，從而節省成本。隨著AI的進一步發展，未來傳統標注的模式勢必會被完全取代。四川軌跡圖像識別模塊產品各類飛行器識別的模塊定制。

無人機被廣泛應用于目標跟蹤，其機動靈活的特點對地面的被跟蹤對象而言簡直就是降維打擊。搭載攝像頭以及傳感器等設備后，無人機可以實現自主飛行，然后通過植入高精度的AI目標跟蹤算法，就能夠分析攝像頭范圍內的物體，通過AI對特征的進一步提取分析，就能夠單獨識別出目標物體形狀，并鎖定其位置。這種技術可以用于各種領域的信息偵查、監視、打擊等任務，比傳統的人工模式更安全更高效。要想實現這樣的技術，可以通過在無人機中安裝光電吊艙，然后在吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，通過算法的賦能就能夠實現。

隨著科技的不斷進步，食品檢測設備也在持續創新升級。光譜分析技術、色譜技術、生物傳感技術等先進技術被廣泛應用于食品檢測領域，使得檢測更加高效、準確、靈敏。例如，基于納米技術的傳感器能夠檢測出極其微量的有害物質，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時，智能化、自動化的食品檢測設備也在逐漸普及，不僅提高了檢測效率，還降低了人為誤差，進一步提升了檢測的可靠性和穩定性。然而，當前食品檢測設備的發展仍面臨一些挑戰。部分小型食品企業由于資金有限，難以配備先進的檢測設備，導致檢測能力不足；一些偏遠地區的食品檢測機構，也存在設備陳舊、更新換代慢等問題。此外，食品檢測設備的標準體系有待進一步完善，不同設備之間的檢測結果可比性還需加強。哪里有目標識別AI模塊供應商？

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。Viztra-LE026是一個小型化低功耗的AI識別模塊。四川軌跡圖像識別模塊產品

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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。四川軌跡圖像識別模塊產品