靠譜的目標(biāo)檢測功效

隨著無人機(jī)在城市管理領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用，采用無人機(jī)檢測追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風(fēng)景線。讓無人機(jī)搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機(jī)實(shí)現(xiàn)視頻實(shí)時(shí)傳輸，遠(yuǎn)距離追蹤車輛，實(shí)時(shí)上傳記錄位置，幫助地面執(zhí)勤提升攔截效率?；垡昖IZ-YWT201微型雙光吊艙，集成了可見光攝像機(jī)、紅外熱像儀等傳感器，能夠?qū)Φ孛孳囕v進(jìn)行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時(shí)上報(bào)目標(biāo)的圖像和坐標(biāo)信息。利用吊艙和圖像處理板的合作，實(shí)現(xiàn)高效追蹤查處“非法車輛”，能夠有效減少事故的發(fā)生，打造安全出行自動(dòng)化殺豬需要精確檢測豬頭?？孔V的目標(biāo)檢測功效

進(jìn)入夏季，南方各地進(jìn)入汛期，對于水利工作而言，這時(shí)候需要時(shí)刻關(guān)注水流流速。水流流速的監(jiān)測數(shù)據(jù)有助于準(zhǔn)確分析洪水的演進(jìn)情況，預(yù)測洪水的影響范圍和可能造成的損害，從而更有效地指導(dǎo)防洪工作的部署;在汛期，水文站會根據(jù)水流速度和雨量等數(shù)據(jù)來決定是否開啟水庫閘門進(jìn)行泄洪，以保證水庫的安全以及下游地區(qū)的安全。目前，無人機(jī)水流測速的應(yīng)用十分廣，相比于傳統(tǒng)的人工測速所面臨的安全、覆蓋面等問題，無人機(jī)搭載測速儀不受氣溫、氣壓、風(fēng)雨等外界因素的干擾，能夠?qū)崿F(xiàn)全天候的測速工作，并且無人機(jī)機(jī)動(dòng)靈活的特點(diǎn)，還可以去到許多人無法到達(dá)的點(diǎn)位，獲取更多更精細(xì)的數(shù)據(jù)?？煽磕繕?biāo)檢測解決選成都慧視開發(fā)的圖像處理板，AI檢測效率能夠得到質(zhì)的提升。

而像背景稍微簡單的地面人、車，湖面船舶的檢測，如果不是特殊需求，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)；CPU主頻1.8GHz；能夠輸出3.0TOPS的算力，在我司高精尖目標(biāo)識別算法的賦能下，就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。智能化檢測不僅能夠減少原本人工檢測的成本支出，還比人工更具效率，將是企業(yè)降本增效的一個(gè)途徑，也是打造工業(yè)4.0的一個(gè)方案。

我國目前全國的機(jī)動(dòng)車總量龐大，但是各地的停車位的建設(shè)卻沒有很好的跟上節(jié)奏，這也就導(dǎo)致許多車找不到停車位，這些車主也就不得不臨時(shí)將車停放在路邊。隨著停放車輛的增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)碌盟共煌ā４送?，一些大車由于阻擋視野，還容易造成“鬼探頭”等事故。通常情況下，交管部門會利用路邊的抓拍設(shè)備進(jìn)行違停抓拍或者巡邏車進(jìn)行巡邏，但是從實(shí)際效果來看，作用并不明顯。于是，無人機(jī)被派上用場。目標(biāo)檢測的圖像處理板可以二次開發(fā)嗎？

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國光伏儲能發(fā)達(dá)的區(qū)域之一。為了保障光伏基地的正常運(yùn)作，周期性的巡檢必不可少，傳統(tǒng)模式下需要人工一步一個(gè)腳印走出來，隨著現(xiàn)在無人機(jī)的廣落地應(yīng)用，這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個(gè)鐵塔，這些“駐塔式”機(jī)巢就是無人機(jī)的“巢穴”，無人機(jī)從這里起飛，進(jìn)行巡邏，再回到這里進(jìn)行充電，循環(huán)往復(fù)。得益于智慧化的建設(shè)，這些巡檢無人機(jī)有自主巡飛、自動(dòng)巡檢的能力，可完成以機(jī)巢為中心5公里范圍內(nèi)的輸配電線路和變電設(shè)備網(wǎng)格化巡檢任務(wù)。FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發(fā)的RV1126圖像處理板?？煽磕繕?biāo)檢測解決

成都慧視能夠定制多接口的RK3588圖像處理板用于目標(biāo)檢測領(lǐng)域?？孔V的目標(biāo)檢測功效

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個(gè)多維度的技術(shù)整合過程，涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎(chǔ)在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)，并借助人工智能技術(shù)進(jìn)行深入分析和應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包括各種傳感器和執(zhí)行器，是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)和用戶行為，生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎(chǔ)。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關(guān)鍵。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預(yù)測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結(jié)果為智能決策提供了依據(jù)?？孔V的目標(biāo)檢測功效