在無人機識別這個領域，應用十分廣，因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學，成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據不同規格的相機深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進一步節約時間提升效率，成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上，根據需求幫助選擇合適的相機，并且針對算法這塊，我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發平臺SpeedDP，這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發，實現對新數據集的快速AI自動圖像標注，一方面省去大量手動標注工作，另一方面幫助提升算法性能。識別檢測算法的性能提升依靠大量的圖像標注。北京自主可控圖像標注優勢

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據，對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。江西企業圖像標注什么價格SpeedDP能夠提升圖像標注的效率。

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。

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。YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一。

這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢，不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數據集。北京國產化圖像標注應用

SpeedDP能夠減少機械式的圖像標注工作。北京自主可控圖像標注優勢

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。北京自主可控圖像標注優勢