橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行，防止出現撞上大橋等事故的發生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區，巡查范圍不夠細致、作業效率低下、執法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。人工智能和機器學習可以幫助施工團隊更有效地管理資源，從而節省成本。安徽應急救援AI智能人臉識別

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。安徽應急救援AI智能人臉識別SpeedDP是一個深度學習算法開發平臺。

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO  1.5，它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO  1.5Pro可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據，從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現對物體的實時監測，其中，開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。

近年來,國內外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內外企業重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領域進行技術研發與產品設計。對于整個人工智能行業來說,目前,包括安防、金融、工業、醫療、教育等領域對AI技術的需求極大,高精度AI數據交付在助力AI產業場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發展向整體的上升發展,行業前景一片向好。AI算法能夠幫助進行空中哨兵建設。

隨著AI的快速發展，對應的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經推出了新一代的具有AI功能的系列產品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產品還是邊海防用轉臺產品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設備，沒有高性能的AI算法，很難在激烈的競爭中獲得優勢。特別是針對一些特定場景或特定目標的檢測跟蹤性能提升，圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統的做法，需要經過數據采集、人工標注、模型訓練、模型部署、效果評估等流程。人工智能和機器學習為建筑行業轉型提供了巨大潛力。河南智慧小區AI智能安全帽識別

利用深度學習能夠讓AI更加聰明。安徽應急救援AI智能人臉識別

我國家的機動車數量龐大，但是停車位的建設卻沒有很好的跟上節奏，這也就導致許多車在出行時找不到停車位，車主也就不得不臨時將車停放在路邊。隨著路邊停放車輛的不斷增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴重時甚至會堵得水泄不通。此外，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備進行違停抓拍或者巡邏車進行巡邏，但是從實際效果來看，作用并不明顯。于是，無人機被派上用場。安徽應急救援AI智能人臉識別