随着无人机在城市管理领域的大规模应用，采用无人机追踪地面车辆，然后配合地面拦截，成为一道风景线。让无人机搭载光电吊舱起飞，就能够通过无人机实现视频实时传输，远距离追踪车辆，实时上传记录位置，帮助地面执勤提升拦截效率。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，能够对地面车辆进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，并及时上报目标的图像和坐标信息。除此之外，无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板，这些板卡在目标跟踪算法的赋能下，就能够对目标车辆进行锁定跟踪，即便是车辆短时间内收到视野阻挡，在车辆后续出现时，也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核处理器能够输出6.0TOPS算力，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。RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。成都轨迹图像识别模块板卡

AI的不断应用发展使得传统的人工工作的弊端得到了很好的弥补。比如在图像标注这个领域，传统的标注需要招聘大量的人员，并且标注图像所耗费的时间精力也是不可估量的，而AI模型的出现让这一切都成为过去。利用慧视光电打造的深度学习算法开发平台SpeedDP，就能够针对场景识别进行特有的模型部署训练，通过大量的训练，让AI学会自动标注图像。平台采用标准的AI算法开发流程，通过从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。成都小体积图像识别模块识别成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板拥有6.0TOPS的算力。

SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的，平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练（分割任务支持yolov8模型），通过不断额测试验证，就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部署的可视化AI开发功能。经过验证，训练成熟后的AI进行标注时，通常情况下，7-8ms就能标注一张图像，这是人工标注远不能及的速度。目前，我司能够为该平台提供完整的人、车、船等目标检测模型的数据提供，也可以根据应用场景进行特殊定制。

传统的各类摄像头如监控、无人机吊舱等通常只具备记录声画的作用，要想更加智能化，例如具备目标识别检测的功能则需要对摄像头进行升级改造。这个过程植入图像处理技术是相对便捷的措施。图像处理是机器视觉技术的方法基础，包括图像增强、边缘提取、图像分割、形态学处理、图像投影、配准定位和图像特征提取等方法。实现这项技术可以采用AI图像处理板加AI算法。首先在图像处理板的选择上，根据摄像头的使用场景来选配合适性能的图像处理板。如果是工业环境、复杂环境，则应选择如RK3588系列的图像处理板，Viztra-HE030这款板卡就是采用瑞芯微RK3588芯片打造的工业级板卡，八核处理器能够实现比较高6.0TOPS的算力输出。高性能的图像识别处理板RK3399Pro。

水上交通是我国内陆运输的一大命脉，尤其是长江沿岸，从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式，为了保障水路运输的通畅，维护通航秩序，就需要相关部门对航道进行定期巡航，保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检，每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查，这种模式不仅效率低下，遇到极端天气时，还会出现视野受阻、爬标困难等问题，甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今，随着无人机的使用，整个流程变得更加简洁高效，以前需要1条船、6个人做的工作，现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。边海防图像处理板怎么选？成都低功耗图像识别模块平台

成都慧视利用RK3399Pro芯片打造了一个高性能的Viztra-ME025图像处理板。成都轨迹图像识别模块板卡

激光除草是通过激光照射杂草，使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术，AI智能识别杂草，十分高效；同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法，不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织，同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力，而且适应性强，生产效率高，促进农业经济高质量发展。激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。成都轨迹图像识别模块板卡

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