要打造更加智能化的邊海防無人機巡邏，則可以在光電吊艙中植入高性能的圖像處理板，通過目標識別、檢測算法的賦能，就能夠讓無人機實現目標識別檢測、目標鎖定跟蹤等功能。為了進行有效結合，成都慧視開發了多塊高性能的具備圖像處理能力的光電吊艙。例如慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙，集10倍光學變倍可見光相機、640×512高分辨率紅外相機、測程1.2km半導體激光測距機于一體，在邊海防巡邏時能夠晝夜成像工作。三軸高穩定精度平臺框架能夠有效保障畫面的清晰穩定，并對目標點位的定位。吊艙內置我司自主開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，該板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠在算法的作用下實現高空目標識別檢測、鎖定跟蹤人、車、船等目標，再通過和地面巡邏人員協調統一，就能夠打造邊海防的智能化體系。成都慧視開發的Viztra-LE034圖像處理板擁有2.0TOPS的算力。河南車載輔助圖像識別模塊接口豐富

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布來實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前，有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注，有的是純手動拉框，有的則可以幫助我們進行自動標注。陜西人流圖像識別模塊專業成都慧視開發的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。

多目標跟蹤是指在連續的圖像中，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。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環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定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是：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.數據關聯策略，設計更靈活的數據關聯算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。

深度學習技術，特別是神經網絡，已經在圖像和語音識別領域取得了不小的進展。這些技術可以應用于物聯網設備，實現更加智能化的交互和控制。物聯網、人工智能和大數據的融合正在開啟一個智能化的新紀元。這種融合不僅推動了技術革新，還為各行各業帶來了深刻的變革。隨著技術的不斷發展，這一融合將推動智能家居、智能城市、智能制造、智慧醫療等領域的發展，極大地提升人們的生活質量和工作效率。未來，物聯網、人工智能和大數據的深度融合將為企業和個人帶來更多的機遇和挑戰，我們需要不斷學習和探索新技術，以充分利用這些技術創造更美好的未來。成都慧視可以定制SDI接口的RK3588圖像處理板。

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。成都慧視利用RK3399Pro芯片打造了一個高性能的Viztra-ME025圖像處理板。河南人臉識別圖像識別模塊AI智能

也需要AI等算法的支持。河南車載輔助圖像識別模塊接口豐富

進入冬季，北方各地陸續出現冰凍天氣，給不少地方的保供電工作增添了難度。目前，大多數地方都采用無人機巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下，人工巡檢又很難到達很多區域，所以還是不得不依靠無人機，只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測，這其中，用于進行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣，圖像處理板能否正常工作十分關鍵，因此選對圖像處理板，關系整個寒冬的電力巡檢。河南車載輔助圖像識別模塊接口豐富