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。SpeedDP能夠節約大量的圖像標注時間。河南智慧園區AI智能人臉識別

這樣的無人機智慧“眼”可以通過搭載吊艙實現，吊艙內置各種規格的攝像機，能夠實現多角度觀察。而智能化則可以在吊艙的基礎上植入高性能AI圖像處理板。圖像處理板能夠對攝像機獲取的圖像進行AI智能分析，這樣無人機就能夠自動識別缺陷，然后進行信息留存、回傳。在這個領域，成都慧視光電可以根據需求進行多接口圖像處理板的定制，選擇成都慧視開發的RK3588系列圖像處理板，支持選擇SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588擁有6.0TOPS的算力，能夠在各種復雜環境進行穩定工作。板卡和識別算法的強強聯合下，無論白天黑夜，無人機都可以實現自助巡檢，就不需要過多的人工參與。也是一種降本增效的舉措。河南行業用AI智能圖像算法工程師再也不用經常熬夜進行圖像標注工作了。

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統模式下，需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助，常規情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經麻木，并且出現情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發麻，怎么都不想繼續了。

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。如何快速完成大量的圖像標注工作？

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據，對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。哪些平臺適合訓練算法？河南智慧園區AI智能人臉識別

利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練識別算法。河南智慧園區AI智能人臉識別

夏季，為了消減酷暑的炎熱，下水消暑成了老老少少的選擇，這也就給溺水事故埋下了隱患。以前，人工巡視雖然能夠起到一定作用，但是仍不能避免時間差帶來的弊端，每當發現后可能就為時已晚。而利用無人機，則可以開展不間斷、高密度、大范圍的巡視工作，其靈活機動的特點在巡湖巡河中十分高效。無人機搭載吊艙后升空，能夠看得更遠、更清晰，并且能夠輕松飛到一些盲區進行巡視。如果只是搭載吊艙仍屬于手動巡視的一種。如果要實現更加智能化的巡視，則可以在無人機光電吊艙的基礎上定制植入具備智能識別檢測的AI圖像跟蹤板，板卡在定制的對“人”的識別算法的賦能下，就能夠對河道內、靠近河道的人進行自動識別跟蹤，一旦發現有人靠近水域出現涉水等行為，無人機就可以主動靠近，并通過人工喊話、大喇叭等形式對相關人員進行勸導。河南智慧園區AI智能人臉識別