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。自動化領域急需檢測識別技術。北京快速目標檢測

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%。北京快速目標檢測目標檢測的算法可以定制嗎？

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后，達到了實現智能識別的硬件條件，但是傳統的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的處理器還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓練模型進行快速比對，從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。首先，要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜，因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業級芯片RK3588，采用先進架構，8核（4大4小）處理，算力能夠達到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。

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AI檢測能夠比人更快發現火源。

傳統的吊艙只能如上述那樣工作，而要打造更加智能化的邊海防無人機巡邏，則可以在光電吊艙中植入高性能的圖像處理板，通過目標識別、檢測算法的賦能，就能夠讓無人機實現目標識別檢測、目標鎖定跟蹤等功能。為了進行有效結合，成都慧視開發了多塊高性能的具備圖像處理能力的光電吊艙。例如慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙，集10倍光學變倍可見光相機、640×512高分辨率紅外相機、測程1.2km半導體激光測距機于一體，在邊海防巡邏時能夠晝夜成像工作。三軸高穩定精度平臺框架能夠有效保障畫面的清晰穩定，并對目標點位的定位。吊艙內置我司自主開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，該板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠在算法的作用下實現高空目標識別檢測、鎖定跟蹤人、車、船等目標，再通過和地面巡邏人員協調統一，就能夠打造邊海防的智能化體系。無人機巡檢可以用成都慧視開發的圖像處理板。上海企業目標檢測技術

圖像識別檢測能夠彌補雷達檢測的不足。北京快速目標檢測

一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業，因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中，園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損，給生產帶來了風險，一旦檢查疏忽，后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備，避免直接接觸，實現對關鍵點的變倍放大觀察，發現已存在或者潛在的泄漏、損壞，有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈，能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控，無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險，確保人員安全。北京快速目標檢測