橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行，防止出現撞上大橋等事故的發生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區，巡查范圍不夠細致、作業效率低下、執法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。慧視RK3399圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。云南RK3399Pro處理板圖像識別模塊人工智能芯片

工業4.0就是無人作業的天下，各行各業都在進行無人化改造，農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統62萬臺(套)，智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計，作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。四川圖像識別模塊解決方案Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。

無人機作為高空巡邏偵查的輔助平臺，憑借其靈活、廣闊的視野，能夠為治安巡邏提供更多的地面信息，有效彌補視野盲區，實現三位一體防控。例如公安可以通過無人機開展“空中喊話”，將反詐、防溺水、消防安全等知識“空投”給市民，開展“空中喊話”。在高空喊話的同時，無人機還將現場巡檢畫面實時傳回情指中心聯合指揮大廳，民警將巡航檢查發現的小區消防通道堵塞、居民樓飛線充電等隱患，迅速派發至屬地職能單位予以整改。這種模式下，需要無人機搭載吊艙來實現相應功能。成都慧視推出的VIZ-GT07D三軸雙光微型吊艙就是一個不錯的選擇。這款吊艙是一款微型的三軸雙光慣性穩定吊艙，集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩定平臺，能夠實現夜間和白天24小時的無人機巡邏工作。

高空墜物已經成為城市安全的一大威脅，一方面來自于人，而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面，然后在外面再涂一層亞士漆作為保護，隨著樓房建成年份變久，樓房的外立面歷經風吹雨曬，就會出現、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統的檢查模式，需要“蜘蛛人”進行排查，這種方法費時費力，準確度也難以控制。無人機和吊艙的出現則有效解決了這一難點。無人機搭載吊艙，對大樓進行細致的掃描，就能夠將建筑外墻的情況盡收眼底，就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能，通過太陽照射墻面的溫度，捕捉肉眼不可見的隱患，如果外墻存在缺陷，則會呈現“熱斑”和“冷斑”兩種形態。搭載吊艙的無人機一二十分鐘就能檢查完一面墻，效率是人工遠遠無法企及的。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后，達到了實現智能識別的硬件條件，但是傳統的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的關鍵還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓練模型進行快速比對，從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜，因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業級芯片RK3588，采用先進架構，8核（4大4小）處理，算力能夠達到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。湖北算法防抖圖像識別模塊專業團隊

慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場。云南RK3399Pro處理板圖像識別模塊人工智能芯片

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下，AI開發的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟，而SpeedDP正式采用標準的AI開發流程，從數據標注到模型開發，然后進行模型部署，來逐步實現自動化的圖像標注。云南RK3399Pro處理板圖像識別模塊人工智能芯片