這個過程中，如何讓無人機理解并提取分析圖像很關(guān)鍵，這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發(fā)的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術(shù)，是一種計算機“視覺”科技，也就是把攝像機當(dāng)作人的“眼睛”，智能設(shè)備終端作為人的“大腦”，讓視頻系統(tǒng)具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發(fā)生的能力。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下，就可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這就是無人機實現(xiàn)智能識別的一種高效方法，通過實時的目標識別處理無人機獲取的數(shù)據(jù)，讓無人機的工作更加高效。利用深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明。江西AI智能目標跟蹤

隨著大模型時代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢下，大模型訓(xùn)練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺SpeedDP就可以通過大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進行不斷的模型訓(xùn)練，不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。智慧消防AI智能方案**越來越多的工作正在淘汰傳統(tǒng)的人工標注模式。

信息戰(zhàn)將會是未來戰(zhàn)場的主要形式之一，信息的獲取、加工、處理、分析、傳遞、控制、遮斷能力將影響***的進程。無人偵察機作為信息獲取的重要手段，在偵察監(jiān)視體系中發(fā)揮著其他裝備難以替代的作用，無人機以其在信息獲取中的突出地位和獨特優(yōu)勢得到大量關(guān)注。作為空中偵察平臺和武器平臺，無人機通過攜帶吊艙后，能夠執(zhí)行偵察監(jiān)視、激光制導(dǎo)、電子干擾、通信中繼、目標定位、戰(zhàn)斗評估等任務(wù)。此外，無人機還可進行精確打擊、定點轟炸，甚至還可以攔截戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈和巡航導(dǎo)彈，代替人員在核生化或其他特殊條件下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經(jīng)過這個模型判斷出其應(yīng)該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數(shù)據(jù)庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預(yù)測待測圖像的標簽。人工智能的時代真的來了。

巡檢機器人能夠?qū)崿F(xiàn)抵近待測設(shè)備，進行精細的測溫、測量以及感應(yīng)。同時具備自主導(dǎo)航、實時避障功能，能夠智能規(guī)劃比較好巡檢路徑、規(guī)避站內(nèi)檢修區(qū)域，效率是人工的好幾倍，并且還不會出現(xiàn)傳統(tǒng)人工巡檢造成人身危害等行為。這種機器人搭載的圖像處理板可以自由選擇，例如成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，就可以很好的應(yīng)用在電力巡檢領(lǐng)域，這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核處理器；搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內(nèi)置AI加速器NPU，算力高達6.0TOPS。用在電力巡檢領(lǐng)域完全可以滿足需求，并且成都慧視可以根據(jù)使用場景進行外殼的特殊化定制，有效處理散熱防水，為機器人的戶外工作提供更加穩(wěn)定的處理能力。SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標注師。智慧工地AI智能減員增效

不斷提高目標檢測算法的準確性和效率能夠幫助提升標注精度。江西AI智能目標跟蹤

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復(fù)雜的AI工程。江西AI智能目標跟蹤