無人機及其相關技術的不斷發(fā)展，已經打破了傳統(tǒng)的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲管理，需要人工進行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監(jiān)管不能做到時效性，反應速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式，基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術、AI等，使得無人機能夠實現(xiàn)高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險，就能夠立即發(fā)出警報，甚至可能提前預警，滯后性將得到改善。各類船只識別的模塊定制。貴州多系統(tǒng)適配目標識別軟件

成都慧視光電技術有限公司開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下，對高速公路上的車輛進行檢測識別，對個別車輛進行指定安全跟蹤和檢測，這將有助于有關部門進行測速和安全駕駛的管理偵查。通過實時數(shù)據(jù)的采集分析，還能夠找出高速擁堵源頭，為交通疏導提供精細信息，為提升整條道路的通行效率提供幫助。在夜間，圖像處理板也可以和紅外相機有機結合，實現(xiàn)AI檢測識別的功能。24小時工作能力也為全天時的交通管理提供技術支撐。天津數(shù)據(jù)目標識別控制軟件MIPI相機目標識別方案。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設備收集的海量數(shù)據(jù)，并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯(lián)網(wǎng)設備，包括各種傳感器和執(zhí)行器，是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設備狀態(tài)和用戶行為，生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法，可以從物聯(lián)網(wǎng)設備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結果為智能決策提供了依據(jù)。

陜西某地村落一老人被闖入的野豬沖撞撕咬致死，讓動物入侵居民區(qū)的話題再次登上熱搜。此類野生動物在野生動物保護法的保護下，生存環(huán)境得到了極大改善，像野豬由于繁殖能力強、適應能力強，已在我國28個省份廣分布，已經不再屬于瀕危動物系列。并且，由于數(shù)量過高，有多大26個省份的居民受到了安全威脅。因此各地也在積極出臺政策、尋找措施，進行野豬致害防控工作。由于野豬出沒得不規(guī)律性，這就導致防控的難度也十分大，不可能做到完全避免，因此往往都是事后進行搜捕驅逐，防止二次傷害。夜間AI識別模塊定制。

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統(tǒng)模式下，需要人工對同一識別目標的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助，常規(guī)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(xiàn)情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發(fā)麻，怎么都不想繼續(xù)了。無人機吊艙用AI識別模塊定制。天津數(shù)據(jù)目標識別控制軟件

低空經濟需要的AI圖像處理板？貴州多系統(tǒng)適配目標識別軟件

無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據(jù)需求提供整套的建設方案，實現(xiàn)快速集成開發(fā)。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產品均使用小巧設計，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下，能夠實現(xiàn)穩(wěn)定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。貴州多系統(tǒng)適配目標識別軟件