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。成都慧視可以定制DVP接口的RK3588圖像處理板。云南低功耗圖像識別模塊板

而AI標注則好很多，通過AI算法開發的基本流程，就能夠對AI進行深度訓練，讓其能夠像人眼一樣對圖像上的目標進行判斷分類，然后不同目標自動框選標注。這個工作主要是前期的模型訓練需要大量時間，而后期的圖像標注就很節省時間，通常情況下，一張圖片，只需要7-8ms就能夠精細標注完成，無論圖片上的目標數量和復雜程度，這是人工遠不能及的。目前，慧視SpeedDP經過多個版本的迭代，能夠支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割標注，標注的精度進一步提升。目前我司能夠提供完整的針對于人、車、船的標注模型，如果有其他目標標注的需求，則可以自行進行針對性訓練。毫無疑問，AI標注的出現能夠為企業大量的數據標注工作節省時間，從而節省成本。隨著AI的進一步發展，未來傳統標注的模式勢必會被完全取代。河北RK3399開發板圖像識別模塊提供商成都慧視共開發有三款圖像處理板。

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。

無人機用于目標識別跟蹤具有靈活便捷的優勢，從高空俯瞰，視野也很廣闊，但是如果飛行高度越高，就會造成視覺上地面目標變小的情況，這時候如果無人機所攜帶的攝像頭像素不足，則容易跟丟目標。這個難點采用成都慧視光電的AI圖像處理板可以有效解決。慧視AI目標跟蹤基于我司開發的瑞芯微高性能AI圖像處理板，搭配自研的目標識別、跟蹤算法，將這一套整合植入吊艙中，就能夠對特定目標進行鎖定跟蹤，即便是無人機飛行高度的變化，肉眼很難辨別目標時，也不會丟失跟蹤目標。成都慧視可以定制USB接口的RK3588圖像處理板。

如果是一般環境，則可以選擇Viztra-ME025這樣的中端圖像處理板，板卡采用RK3399Pro這樣的芯片，雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構設計；CPU主頻1.8GHz，輸出3.0TOPS的算力。而需要輕型、小型化設計的場景，如小型無人機吊艙，為了盡量節省空間占用，節約無人機本身能耗，則可以選擇小型化、低功耗的圖像處理板Viztra-LE026，板卡采用RV1126開發而成，Φ38*12mm的外形設計用在空間緊湊的傳統攝像頭中，十分合適。有了圖像處理板，還需要定制相應的AI算法，在算法的賦能下，智能化的攝像頭就打造完成，它能夠實現對視野范圍內的智能AI識別檢測。高性能的圖像識別處理板RK3588.云南雙光成像圖像識別模塊識別

無人機用圖像處理板怎么選？云南低功耗圖像識別模塊板

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。云南低功耗圖像識別模塊板