吉林应急救援AI智能烟雾识别

桥梁助航标志的正常显示有助于引导船舶正常航行，防止出现撞上大桥等事故的发生。因此需要定期定时对水上标志进行检查，尤其是夜间。由于传统的人工巡检模式存在局限性和检查盲区，巡查范围不够细致、作业效率低下、执法人员存在人身安全隐患等问题，逐渐被逐步淘汰，取而代之的是无人机搭载吊舱后实行远程定期巡检。无人机搭载慧视光电开发的慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量280g，能够对桥梁上助航标志进行位置、颜色、结构的昼夜观察识别，辅助上报目标的图像及坐标信息。利用SpeedDP能够实现降本增效。吉林应急救援AI智能烟雾识别

在我们生活生产中，许多小型化的无人机类似于昆虫，凭借其机动、灵活、体积小的特点能够在复杂的环境中执行飞行任务。但是再精细化的操控，也难以做到完全避免障碍物的阻碍，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一点是要对环境进行自动化的识别。利用高性能的AI图像处理板，再定制化目标识别检测的算法，通过对这类无人机作业环境的大量深度学习，就能够让无人机AI愈发聪明，能够快速识别摄像头范围内的物体，从而实现避障的操作。湖北智慧安防AI智能提供商人工智能和机器学习可以帮助施工团队更有效地管理资源，从而节省成本。

AI智能化检测是打造领域智慧建设的一大举措。通过在摄像头中植入视觉处理AI图像处理板，定制AI检测算法，就能够实现对物体的质量检测。在智能检测领域，图像处理板的性能和算法的精度则是影响检测效果的关键所在。不同行业的作业环境不同，对于图像处理板的性能需求也就不同。因此，需要根据实际情况选择合适的AI图像处理板。像工业生产中的质量检测，由于工业仪器的精密复杂，就需要高性能的AI图像处理板，通过大算力实现快速数据处理。成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适，工业级芯片RK3588的加持下，至高输出6.0TOPS的算力，足以满足工业检测需求。

要解决小目标难以追踪的这个难题，慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案，通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法，以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外，利用自研的深度学习算法开发平台，通过不断的深度学习，能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此，将这个算法用在无人机高空识别领域，完全能够弥补传统算法的不足，达到更加稳定锁定跟踪的目的。采用SpeedDP一劳永逸。

无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后，达到了实现智能识别的硬件条件，但是传统的摄像头只能获取图像，并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的关键还是在于模仿人眼一样进行视觉处理，然后AI进行智能提取和分析图像，再和训练模型进行快速比对，从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能，就能够对目标区域的物体进行AI识别分析，从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂，因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，采用了工业级芯片RK3588，采用先进架构，8核（4大4小）处理，算力能够达到6.0TOPS。同时，慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。人工智能和机器学习的数字施工工具，可以提供准确和精确的测量。四川人工智能AI智能

深度学习是神经网络和机器学习的进化，是人工智能社区的创意。吉林应急救援AI智能烟雾识别

IDEA研究院团队推出了GroundingDINO  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。作为当前性能比较好的开集检测模型，GroundingDINO  1.5Pro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。目前，成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测，其中，开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，拥有四大四小八核处理器，算力水平能够达到6.0TOPS，在我司定制多种视频接口后，可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。吉林应急救援AI智能烟雾识别