不久前，國外的IDEA研究院團隊推出了Grounding dino?1.5，它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能L先的開集檢測模型，Grounding dino?1.5 Pro 可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據，從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。如果目標很小，用圖像處理板能夠實現鎖定識別碼？四川安全目標識別開發

收割機行進工作時，AI圖像處理板能夠快速處理識別攝像頭獲取的田野環境，分辨哪些是泥土，哪些是作物，哪些是雜草。這種模式相對于接入衛星的方法，成本相對較低，效果卻大差不差。這種AI圖像處理板可以在成都慧視光電這邊定制，比較適合的采用了國產高性能芯片RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，這塊板卡具備工業級的處理性能，擁有四大四小八核處理器，處理能力達到6.0TOPS，用在無人農業作業領域，可以快速正確地處理分辨作物、土壤、雜草等信息，實現智能化農業作業。河南多系統適配目標識別辦公平臺成都慧視開發了VIZ-GT05V三軸雙可見光微型吊艙。

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。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%。

雖然AI圖像處理板的功能很強大，但它并不是什么遙不可及的技術。成都慧視憑借多年開發經驗打造出的Viztra-HE030圖像處理板，就能夠憑借強大的處理性能，在工業4.0領域發光發熱。這塊圖像處理板采用了工業級芯片RK3588，先進的架構再加上四大四小八核處理器的配置，讓其算力達到了6.0TOPS，處理工業環境中的復雜情況不在話下。傳統模式下的生產制造或許已經到了“窮途末路”，經營者想要獲取更高地的利潤必須從制造成本下手，人工成本將是很快見效的領域，利用機器人是個比較好解，而AI圖像處理板將在這個替代環節中起到關鍵作用。搭載AI圖像處理板的吊艙能夠輔助進行AI目標識別。

通過不斷的深度學習，SpeedDP能夠更加聰明以滿足多場景的需求，通過大量的部署訓練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小（目標框）。這個基本的開發流程，包含從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。當面對海量圖像數據時，人工標注的效率就會收到影響，但AI不會，因此SpeedDP也不會。經過大量的測試得出，SpeedDP標注一張圖像的時間花費為7-8ms，是人工標注遠不能及的。以前，大家都認為AI替代人工是在未來，但現在的技術表面，許多工作已經可以交給AI了，圖像標注就是。通過使用慧視SpeedDP自動圖像標注平臺，企業能夠提升圖像標注的精度和效率，進而節約成本。要想實現目標識別可以找成都慧視。河南多系統適配目標識別辦公平臺

可以定制目標識別的算法嗎？四川安全目標識別開發

春夏交替時節，是森林火災高發的時候，特別是在我國廣袤的中西部森林地區，各種火災層出不窮。森林火災的應急救援需要面臨更多的環境問題，據消防員介紹，想要快速精細有效地撲滅森林火災需要克服無法接近、撲救難度大、指揮協調統一性、消防員人身安全等四大難題。由于森林火災爆發區域多處于深山老林等偏遠地區，每當發現火情時，火勢已經擴大化，從遠處趕來的消防員一不清楚火災具體狀況，二不了解受災地環境狀況，盲目的強行撲火無疑會帶來更大的安全隱患。為了應對這諸多難點，首先要做的就是了解整個火勢的范圍以及森林的布局情況，進而傳遞信息到指揮中心，做好整體救援部署，做到各方協調統一，這樣才能事半功倍。在森林防火的信息偵查領域，無人機吊艙是行業優先。四川安全目標識別開發