城市濕地公園是“城市之肺”，是生態(tài)建設(shè)的重要一環(huán)，因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復(fù)雜交錯，許多區(qū)域依靠傳統(tǒng)的人工巡邏，無法到達。此外，人工巡邏的效率遠遠不夠，無法做到及時響應(yīng)和精確記錄，久而久之，成本就不斷累計增加。無人機的落地應(yīng)用，能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型，在濕地錯綜復(fù)雜的環(huán)境中自由穿梭，確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統(tǒng)，通過高清攝像頭抵近觀察，能夠?qū)崿F(xiàn)濕地全域的高效巡檢。其中，智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎(chǔ)上加裝圖像處理板，通過圖像處理板和算法的共同作用，能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”，這只“智慧眼”能夠精細AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息，通過大量的數(shù)據(jù)收集，為管理決策提供依據(jù)。打造一套完整的圖像識別模塊。重慶運動圖像識別模塊方法

無人機在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業(yè)環(huán)境對于無人機的工作性能要求不一樣，同樣的方案在平原地區(qū)適用，在高原地區(qū)就不行。因此針對于特殊作業(yè)環(huán)境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復(fù)雜、低氣壓、大溫差的特點，參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業(yè)環(huán)境特點的性能要求。不比平原的一馬平川，高原由于環(huán)境復(fù)雜，地形起伏對于無人機的飛行也需要進行控制，無論是高度還是速度甚至距離都需要進行嚴格限制，防止出現(xiàn)撞機等事故。因此，這個方面的智慧化建設(shè)就需要無人機具備智能避障的功能，無人機需要在高速度或者遠距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物，并能夠?qū)崿F(xiàn)避障。江西自主研發(fā)圖像識別模塊專業(yè)成都慧視開發(fā)的圖像處理板都是經(jīng)過嚴格的測試。

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(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)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(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)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(fù)雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。

隨著生活品質(zhì)的提升，現(xiàn)在無論是企業(yè)還是個人都對智能化的需求有所提升，這就對于攝像頭提出了新的要求。現(xiàn)在市面上的傳統(tǒng)攝像頭都只具備記錄功能，受限于鏡頭的視野范圍，就算可以轉(zhuǎn)動也必須是手動操作，尚不能實現(xiàn)自動化。但在智慧安防等領(lǐng)域，如果攝像頭能夠?qū)崿F(xiàn)自動化轉(zhuǎn)動，那將進一步提升安防水準。自動轉(zhuǎn)動并不是目的，它的深層需求是需要對視野目標進行鎖定跟蹤，從而操控鏡頭轉(zhuǎn)動。這就需要攝像頭智能化。攝像頭需求識別出現(xiàn)在鏡頭的物體。利用RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板；

這種智慧化的建設(shè)就是采用圖像處理。在無人機內(nèi)部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結(jié)合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠?qū)σ曇胺秶鷥?nèi)的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設(shè)計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設(shè)計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領(lǐng)域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢，不會過多占用和消耗無人機的內(nèi)部空間和續(xù)航。無人機AI目標跟蹤選擇哪塊圖像處理板？云南RK3399開發(fā)板圖像識別模塊高性能主板

如何打造一塊合格的圖像處理板？重慶運動圖像識別模塊方法

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài)，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。重慶運動圖像識別模塊方法