但這也遇到很多難點，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸，是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內，多路視頻和交互控制共用一對收發信道，信道支持數據透傳，外部系統可以使用該信道，傳輸任意格式的數據；可實時調整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發；能夠基于H265實時視頻編碼；可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機，實現15ms的低延遲編解碼，加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業界前列。通用性強，使用更加靈活，適用更多應用場景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機、編解碼、顯示，不含傳輸），實現實時控制、實時打擊。圖像識別檢測能夠彌補雷達檢測的不足。湖南高效目標檢測

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作，周期性的巡檢必不可少，傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來，隨著現在無人機的廣落地應用，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鐵塔，這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”，無人機從這里起飛，進行巡邏，再回到這里進行充電，循環往復。得益于智慧化的建設，這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力，可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。湖南高效目標檢測檢測傳感器選成都慧視。

成都慧視光電技術有限公司開發的Viztra-HE030圖像處理板，利用國產化高性能芯片RK3588開發而成，它能夠實現6.0TOPS的算力，能夠輕松應對糧庫內部復雜的環境，成都慧視可以根據客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制，實現快速的AI害蟲識別。在算法方面，可以使用自己的算法，我司還可以根據需求定制提供算法性能訓練提升工具SpeedDP，平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓練，提升自身算法精度，進而提升攝像頭害蟲識別精度。

無人機追逐識別可以用在許多領域，如軍備、安防。通過專業傳感器設備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領域的企業，在這方面也有著豐富的解決經驗。在硬件領域，我們能夠定制開發不同接口的圖像處理板，如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等，只要您提出需求，我們就能通過應用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎條件。目前，成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板，RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列，滿足多場景、廣領域。用于目標檢測的國產化圖像處理板有哪些？

物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據，并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備，包括各種傳感器和執行器，是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為，生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法，可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。成都慧視開發的圖像處理板可以進行AI目標檢測。湖南高效目標檢測

無人機智能化檢測可以用成都慧視開發的圖像處理板。湖南高效目標檢測

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，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%。湖南高效目標檢測