我國的西氣東輸、西油東送工程等帶來了大量的油氣管線建設(shè)，這些管道呈線性分布，長達百公里，是我國經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區(qū)，有的則位于山區(qū)、沙漠等環(huán)境惡劣區(qū)域，有些已運行20余年，歷經(jīng)風雨，腐蝕、損壞的跡象初顯，存在極大地安全隱患，為保障能源供應(yīng)穩(wěn)定，定期的油氣管線巡檢便必不可少。在過去，管線巡檢全依賴于巡檢工人一步一個腳印走出來，他們必須得沿著長長的管線巡視，檢查管道本體及環(huán)境。成都慧視可以定制SDI接口的RK3588圖像處理板。河南目標跟蹤圖像識別模塊接口豐富

多目標跟蹤是指在連續(xù)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(tài)。但目標會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)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(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)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(nèi)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(yù)測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。圖像識別模塊應(yīng)用小型化圖像處理板Viztra-LE026。

在很長一段時間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現(xiàn)自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監(jiān)控糧庫，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現(xiàn)AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復(fù)雜的糧庫環(huán)境，一個高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵。

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。圖像識別需要圖像處理板的硬件支持；

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?，F(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。成都慧視可以定制DVP接口的RK3588圖像處理板。重慶性價比高圖像識別模塊軟件

成都慧視開發(fā)的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。河南目標跟蹤圖像識別模塊接口豐富

AI的不斷應(yīng)用發(fā)展使得傳統(tǒng)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(lǐng)域，傳統(tǒng)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(xiàn)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(fā)平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓(xùn)練，通過大量的訓(xùn)練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發(fā)流程，通過從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。河南目標跟蹤圖像識別模塊接口豐富