四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制

利用無人機實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業(yè)都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環(huán)境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環(huán)境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。定制一批目標識別的模塊要多久？四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制

城市濕地公園是“城市之肺”，是生態(tài)建設的重要一環(huán)，因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復雜交錯，許多區(qū)域依靠傳統(tǒng)的人工巡邏，無法到達。此外，人工巡邏的效率遠遠不夠，無法做到及時響應和精確記錄，久而久之，成本就不斷累計增加。無人機的落地應用，能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型，在濕地錯綜復雜的環(huán)境中自由穿梭，確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統(tǒng)，通過高清攝像頭抵近觀察，能夠?qū)崿F(xiàn)濕地全域的高效巡檢。其中，智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎上加裝圖像處理板，通過圖像處理板和算法的共同作用，能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”，這只“智慧眼”能夠精細AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息，通過大量的數(shù)據(jù)收集，為管理決策提供依據(jù)。貴州工業(yè)級圖像識別模塊板Viztra-LE026是一個小型化低功耗的AI識別模塊。

無人機是巡檢領(lǐng)域的空中巡檢員，搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工，實現(xiàn)自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器，實現(xiàn)晝夜巡檢也不是夢，一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中，傳統(tǒng)模式下，工人只能采用望遠鏡遠程查看線路，不僅費眼睛，還費時間。同時，由于光線等外界因素的干擾，缺陷的確認也加大了難度，不得不背著安全帶近距離校驗，工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發(fā)現(xiàn)缺陷后，通過抵近觀察的方式進行仔細查看，收集缺陷周圍360°照片回去分析，不僅安全也高效率。

無人機只需要從基地起飛，就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠?qū)崟r查看前方畫面，接收無人機回傳的數(shù)據(jù)，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現(xiàn)的。成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領(lǐng)域。這塊板卡外形呈圓形設計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現(xiàn)功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續(xù)航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領(lǐng)域十分合適。高性能的AI識別模塊選成都慧視光電開發(fā)的Viztra-HE030。

多目標跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環(huán)境可能受到外界影響導致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。慧視光電能夠深度定制RK3588系列的目標識別模塊。成都工業(yè)級圖像識別模塊板卡公司

MIPI相機目標識別方案。四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制

無人機在軍備領(lǐng)域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查，還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中，在智能精細打擊領(lǐng)域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復使用，圖像處理設備顯然比無人機本身更加經(jīng)濟。除了硬件方面，要實現(xiàn)這樣的精細打擊，算法的能力至關(guān)重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統(tǒng)方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現(xiàn)，則很好的優(yōu)化了這個過程。四川RV1126處理板圖像識別模塊算法定制