例如是飛過來的雜物，還是闖入的人或者動物，如果攝像頭能夠智能識別，那么就可以實現上述目的。而要實現這樣的功能，一個很簡單的方法就是在傳統攝像頭的基礎上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接，在目標識別算法的賦能下，就能夠對攝像頭獲取的物體進行AI識別分類，從而對攝像頭發出指令是否鎖定跟蹤目標，從而轉動攝像頭。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板，是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發而成的高性能板卡，芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構；CPU主頻1.8GHz；高性能+強大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。算法的提升得益于大量的數據標注。研發AI智能智能方案

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。成都人工智能AI智能算法分析軟件定制算法也能夠進行訓練嗎？

在我們生活生產中，許多小型化的無人機類似于昆蟲，憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復雜的環境中執行飛行任務。但是再精細化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環境進行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理板，再定制化目標識別檢測的算法，通過對這類無人機作業環境的大量深度學習，就能夠讓無人機AI愈發聰明，能夠快速識別攝像頭范圍內的物體，從而實現避障的操作。

無人機在農業領域能夠實現高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業環境對于無人機的工作性能要求不一樣，同樣的方案在平原地區適用，在高原地區就不行。因此針對于特殊作業環境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復雜、低氣壓、大溫差的特點，參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業環境特點的性能要求。不比平原的一馬平川，高原由于環境復雜，地形起伏對于無人機的飛行也需要進行控制，無論是高度還是速度甚至距離都需要進行嚴格限制，防止出現撞機等事故。因此，這個方面的智慧化建設就需要無人機具備智能避障的功能，無人機需要在高速度或者遠距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物，并能夠實現避障。提高算法識別精度的方案有哪些？

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。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據，對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數據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，可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發而成的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雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。如何提升無人機識別跟蹤的精度？四川智慧消防AI智能減員增效

如何保障算法識別精度？研發AI智能智能方案

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作，周期性的巡檢必不可少，傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來，隨著現在無人機的廣落地應用，這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔，這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”，無人機從這里起飛，進行巡邏，再回到這里進行充電，循環往復。得益于智慧化的建設，這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力，可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。研發AI智能智能方案