激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環，需要機器人正確識別雜草，而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能，通過不斷的訓練學習，AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前，市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多，例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，就能夠通過大量的數據部署，再經過長時間的訓練，就能夠實現跟人眼一樣的目標識別能力。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI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。SpeedDP功能簡潔、上手快，是當下進行AI深度學習訓練的選擇。而且目標識別檢測領域，成都慧視開發的高性能Viztra-HE030圖像處理板，可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。打造智能化目標檢測需要什么東西？新疆安全目標檢測技術

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。廣東哪里有目標檢測小目標檢測可以選成都慧視開發的圖像處理板。

經過算法的不斷升級驗證，Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標，能夠識別**小像素為12*12的目標，整個延遲不高于100ms，識別精度能夠大于85%。無人機作業，續航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設計正是考慮了這項因素，首先重量上就不會給無人機增加過多負擔，尺寸方面也無需過多空間，低于4W的功耗對于整個無人機的續航影響也是微乎其微。綜合這些特點，可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機的完美契合，將是各領域打造智能無人機的得力助手。

我國西部地區地形復雜、天氣多變，許多電網架設在高山流水之間，給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是，不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人，其中無人機承擔巡檢工作，而智能化機器人進行維護，兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙，吊艙內置圖像識別傳感器，工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式，找出問題所在。無人機機動性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達的區域，巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業，效率成倍提升。圖像處理板的性能會影響檢測的精度。

無人機是巡檢領域的空中巡檢員，搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工，實現自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器，實現晝夜巡檢也不是夢，一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中，傳統模式下，工人只能采用望遠鏡遠程查看線路，不僅費眼睛，還費時間。同時，由于光線等外界因素的干擾，缺陷的確認也加大了難度，不得不背著安全帶近距離校驗，工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發現缺陷后，通過抵近觀察的方式進行仔細查看，收集缺陷周圍360°照片回去分析，不僅安全也高效率。自動駕駛需要不斷檢測周邊環境。山東目標檢測產品

AI檢測的精度跟圖像處理有關。新疆安全目標檢測技術

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。新疆安全目標檢測技術