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YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，近期，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。远海牧场监控可以加装慧视RV1126图像处理板。**级图像识别模块分析

无人机被广泛应用于目标跟踪，其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法，就能够分析摄像头范围内的物体，通过AI对特征的进一步提取分析，就能够单独识别出目标物体形状，并锁定其位置。这种技术可以用于众多领域的信息侦查、监视、打击等任务，比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术，可以通过在无人机中安装光电吊舱，然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板，通过算法的赋能就能够实现。陕西图像识别模块厂家RK3399图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。

成都慧视光电技术有限公司推出的SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP功能简洁、上手快，是当下进行AI深度学习训练的重要的工具。而且目标识别检测领域，成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板，可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力，精细分析识别到的物体，区分作物和杂草，进而为机器人提供正确的信息，辅助除草。

激光除草是通过激光照射杂草，使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术，AI智能识别杂草，十分高效；同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法，不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织，同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力，而且适应性强，生产效率高，促进农业经济高质量发展。激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。高精度的图像识别可以用成都慧视开发的RK3588图像处理板。

首先是针对于生产机器，利用无人机搭载带有质检系统的摄像头对机器各个部位进行“体检”，无人机的优势是机动灵活，省去了人工爬上爬下的冗杂时间，并且能够针对某个点位进行变倍放大，强于人眼的观察能力。其次是对于生产出的织布而言，AI质检系统能够高效精准地检测这些产品的瑕疵缺陷、色差等问题，系统的优势是能够实现全天候的巡查检测，对于24小时自动化生产作业的纺织厂来说，将是保障生产效率的一大利器。搭建这样的高效质检系统可以采用成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030，板卡采用了瑞芯微***高性能芯片RK3588，能够凭借8核处理器输出6.0TOPS的算力，应用于质检系统，能够实现快速的图像识别处理。同时成都慧视还可以针对行业特性，定制可应用的AI算法，让企业更好地赋能。借由AI智能化检测技术的应用，既能够契合消费者对于产品的至臻需求，亦能够增强企业的竞争力，促进整个行业的进步。Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。山东低空安防图像识别模块定制方案

具备工业级性能的板卡有哪些？**级图像识别模块分析

虽然现在各种公共交通已十分便捷，但是仍然存在许多无证、无资质的非法车辆，这些车辆无视交通法规，所以超速超载，俨然成为公路安全隐患。例如在车站出入口，经常会有很多人进行拉客，虽然说是坐满就走，但是为了利益比较大化，超员那是常有的事。再比如暑期来临，各种培训班、托儿所成批出现，也由此滋生了许多“黑校车”，为了尽可能的节约成本，常常让所有学生挤在一辆车内，严重危及孩子安全。要想避免事故的发生，则需要警民合作，积极提供线索，而管理部分则迅速行动，对车辆进行追踪拦截。**级图像识别模块分析