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，近期，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。据悉，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%。数据是人工智能的学习资源。成都高性能低功耗AI智能视觉识别

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。成都智慧交通AI智能算法分析厂家越来越多的工作正在淘汰传统的人工标注模式。

AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求，成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP，它是一款入门级的AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能，提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析，大量的数据训练，SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型，通过这个模型，就能不断进行自动化的图像标注。

管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞，就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理，无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后，“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视，一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后，后台系统将实时推送违停提示短信至车主，提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内未驶离的车辆，系统将通知附近的警力赶赴现场，二次取证并进行整治。这个过程中，可以利用无人机吊舱进行辅助，吊舱的使用能够进一步提升效率。例如成都慧视开发的VIZ-GT07D微型三轴双光惯性稳定吊舱，吊舱集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。当发现违停车辆时，无需抵近，即便是夜间也能够通过变焦放大就能够对车辆进行信息取证。用SpeedDP进行图像标注可以省下许多人力成本。

2023年，全球科技领域受欢迎的当属AI行业，原以为进入2024会沉寂一段时间，不聊Sora文生视频大模型的发布又将这一热度延续到了2024。AI+行业的持续火热，为我国AI图像处理板的发展应用提供了契机。我们所熟知的人形机器人在当今已有重要突破，它们已经不再像以前那样只能进行简单的直立行走，进行生硬的对话，随着AI和其他传感技术的不断进步，人形机器人已经可以在一些重要行业替代人工进行工作，其中就有制造业、危险化学品行业等，机器人的应用能够有效节约人力成本，同时，机器人还能够进行人不能涉及的危险领域。而人形机器人之所以能够有此作用，就是跟机器视觉有关。AI自动图像标注平台SpeedDP。成都智慧交通AI智能算法分析厂家

人工智能和机器学习，可用于分析建筑工地传感器和摄像头的实时数据。成都高性能低功耗AI智能视觉识别

海量图像标注工作的繁琐困扰着诸多企业，增加标注师岗位可以提升效率，但是无法控制人工成本，使得企业左右为难。随着AI的不断发展，这种枯燥无味的工作用AI来替代再好不过，AI的定制建设成本只需要一次性付出，然后就能够长期使用，不会出现像人工这种忙时不够，闲时多余的情况。成都慧视利用人工智能算法打造的SpeedDP深度学习算法开发平台，是一个针对于AI零基础从业者的图像标注软件，其简洁度、实用性都堪称一绝。它提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。成都高性能低功耗AI智能视觉识别

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