如今，AI已走入萬千企業，其展現出的強大賦能作用，讓無數企業受益。尤其實在制造業中，AI能夠賦能多個領域，讓企業更加高效、更加節能。例如許多大型的紡織工廠，定期的機器巡檢以及對產品的質檢至關重要。傳統模式是采用人工巡檢，大量的巡檢人員對很大程度上小小的紡織機器和產品進行肉眼質檢，雖然這種模式效率低、精度無法掌握，但也是無賴之舉。隨著AI的發展應用，利用AI進行質檢，能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數據分析技術，就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統。Viztra-LE034是采用RV1126開發而成的AI識別模塊。圖像識別模塊

實現這些功能的技術中，圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力，植入相應的AI算法，無人機就相當于裝上了“智慧眼”，而且這個“智慧眼”居于高空，能夠在一個定點，俯瞰大范圍，實時監控貨物的存放狀態。遠程控制技術基于網絡通信，通過和圖像處理板的結合，能夠實現低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應用中，可以采用成都慧視開發的高性能圖像處理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板，就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力，能夠根據無人機型號進行接口定制，整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型無人機也能夠裝上。此外，板卡整體功耗在4W左右，不會過多增加無人機的負擔。陜西RV1126主板圖像識別模塊軟件開發Viztra-HE030是采用RK3588開發而成的AI識別模塊。

例如是飛過來的雜物，還是闖入的人或者動物，如果攝像頭能夠智能識別，那么就可以實現上述目的。而要實現這樣的功能，一個很簡單的方法就是在傳統攝像頭的基礎上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接，在目標識別算法的賦能下，就能夠對攝像頭獲取的物體進行AI識別分類，從而對攝像頭發出指令是否鎖定跟蹤目標，從而轉動攝像頭。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板，是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發而成的高性能板卡，芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構；CPU主頻1.8GHz；高性能+強大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。

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。小型化低功耗的AI目標識別模塊。

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。成都慧視利用RK3588芯片打造了一個高性能的Viztra-HE030圖像處理板。國產化圖像識別模塊板卡公司

低空經濟圖像處理怎么選合適的板卡？圖像識別模塊

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。圖像識別模塊