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%。誰能打造全國產化的圖像處理板？湖北目標檢測技術

我國目前全國的機動車總量龐大，但是各地的停車位的建設卻沒有很好的跟上節奏，這也就導致許多車找不到停車位，這些車主也就不得不臨時將車停放在路邊。隨著停放車輛的增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴重時甚至會堵得水泄不通。此外，一些大車由于阻擋視野，還容易造成“鬼探頭”等事故。通常情況下，交管部門會利用路邊的抓拍設備進行違停抓拍或者巡邏車進行巡邏，但是從實際效果來看，作用并不明顯。于是，無人機被派上用場。天津無線目標檢測批發價格成都慧視能夠定制FPV圖像檢測套裝。

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發的優先，它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數據標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發者頭疼。如果采用傳統方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控。

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。目標檢測的算法可以定制嗎？

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發現疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區域靠攏，對野豬進行逮捕驅逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板來實現，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能。無人機AI檢測將是智能化空中安保。企業目標檢測應用

無人機巡檢可以用成都慧視開發的RV1126圖像處理板。湖北目標檢測技術

有了高性能的Viztra-HE030圖像處理板這樣的硬件支持，還需要針對于不同的應用場景定制專屬的識別算法。例如在城市安防巡邏中，執法人員采用無人機進行高空執法，就需要無人機能夠進行實時識別、動態跟蹤，并且根據特殊需求執行特殊任務。這都需要高精尖的算法支持。在目標識別的領域，成都慧視光電技術有限公司有著多年的技術經驗，我司團隊由在圖像處理、人工智能、通信傳輸等領域沉淀了近十年的成員組成，在光學設計、結構設計、紅外圖像處理、算法防抖、目標識別與跟蹤、窄帶傳輸等方面積累了豐富的成果和經驗。能夠根據指揮城市的不同需求，定制開發高性能的AI圖像處理板和圖像識別算法，滿足智慧城市的建設需求。湖北目標檢測技術