在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。人防目標檢測功效

隨著科技的不斷進步，食品檢測設備也在持續創新升級。光譜分析技術、色譜技術、生物傳感技術等先進技術被廣泛應用于食品檢測領域，使得檢測更加高效、準確、靈敏。例如，基于納米技術的傳感器能夠檢測出極其微量的有害物質，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時，智能化、自動化的食品檢測設備也在逐漸普及，不僅提高了檢測效率，還降低了人為誤差，進一步提升了檢測的可靠性和穩定性。然而，當前食品檢測設備的發展仍面臨一些挑戰。部分小型食品企業由于資金有限，難以配備先進的檢測設備，導致檢測能力不足；一些偏遠地區的食品檢測機構，也存在設備陳舊、更新換代慢等問題。此外，食品檢測設備的標準體系有待進一步完善，不同設備之間的檢測結果可比性還需加強。移動目標檢測技術RK3588圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。

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。

無人機要進行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進行圖像處理，AI通過大量的模型訓練，能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力，從而實現整個流程的自動化，達到無人機智能識別的目的。但不同的事，無人機的目標識別和傳統的攝像頭還是又不曉得區別，傳統的攝像頭是靜態的，而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時，需要處理實時動態的信息，這就是對目標的鎖定跟蹤能力。這樣的結果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現。例如慧視光電開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了工業級芯片RK3588，內部植入公司自主研發的智能圖像算法，架構更先進，核心數8核（4大4小），算力6.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼。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。這是達成目的的硬件條件。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標檢測識別目標（人、車）。

隨著無人機在城市管理領域的大規模應用，采用無人機檢測追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸，遠距離追蹤車輛，實時上傳記錄位置，幫助地面執勤提升攔截效率。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，能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時上報目標的圖像和坐標信息。利用吊艙和圖像處理板的合作，實現高效追蹤查處“非法車輛”，能夠有效減少事故的發生，打造安全出行工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。河北流暢目標檢測

AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。人防目標檢測功效

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%。人防目標檢測功效