激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設備部署在預定區域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現對禁飛區域空中目標的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發現、鎖定、處置目標，在數秒內利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵，同時視頻數據的質量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現更精細的數據處理。利用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板；河北機載吊艙圖像識別模塊AI智能

在2024年的巴黎奧運會上，AI的應用成為了競技之外的另一個焦點，讓運動員、觀眾、管理人員體驗到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中，安全作為不可避免的話題，成為本次AI作用比較大的領域之一。前期建設時，就采用了智能體育館的方案，配有先進的傳感器和物聯網設備，通過對實時人流的大量數據分析，來預測觀眾接下去會去看什么，優化下一場場館的安保、座位等事務，提升觀眾體驗，提高安保水平。另一方面，攝像頭收集畫面時，還會對監控畫面的每一個人進行安全識別分析，針對于“禁區”除了常規的面部識別外，還會對每個進入場館或者在場館附近徘徊逗留的人進行AI分析，來發現潛在的威脅和異常。然后一旦出現可疑人員或者物品，就可以立即向現場安保發去坐標，從而提升整個場館內外的總體安全性。自主研發圖像識別模塊目標檢測圖像識別需要圖像處理板的硬件支持；

在我們生活生產中，許多小型化的無人機類似于昆蟲，憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復雜的環境中執行飛行任務。但是再精細化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環境進行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理板，再定制化目標識別檢測的算法，通過對這類無人機作業環境的大量深度學習，就能夠讓無人機AI愈發聰明，能夠快速識別攝像頭范圍內的物體，從而實現避障的操作。

AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。HDMI相機目標識別用圖像處理板。

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。打造一套完整的圖像識別模塊。陜西RK3399開發板圖像識別模塊軟件定制

成都慧視可以定制高幀頻目標跟蹤的圖像處理板。河北機載吊艙圖像識別模塊AI智能

利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。河北機載吊艙圖像識別模塊AI智能