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。據悉，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%。無人機全波段偵測可以用成都慧視開發的圖像處理板進行輔助。河南多系統適配目標檢測

這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢，不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。陜西目標檢測技術FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發的RV1126圖像處理板。

隨著無人機在城市管理領域的大規模應用，采用無人機檢測追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸，遠距離追蹤車輛，實時上傳記錄位置，幫助地面執勤提升攔截效率。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，能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時上報目標的圖像和坐標信息。利用吊艙和圖像處理板的合作，實現高效追蹤查處“非法車輛”，能夠有效減少事故的發生，打造安全出行

進入夏季，南方各地進入汛期，對于水利工作而言，這時候需要時刻關注水流流速。水流流速的監測數據有助于準確分析洪水的演進情況，預測洪水的影響范圍和可能造成的損害，從而更有效地指導防洪工作的部署;在汛期，水文站會根據水流速度和雨量等數據來決定是否開啟水庫閘門進行泄洪，以保證水庫的安全以及下游地區的安全。目前，無人機水流測速的應用十分廣，相比于傳統的人工測速所面臨的安全、覆蓋面等問題，無人機搭載測速儀不受氣溫、氣壓、風雨等外界因素的干擾，能夠實現全天候的測速工作，并且無人機機動靈活的特點，還可以去到許多人無法到達的點位，獲取更多更精細的數據。目標檢測的圖像處理板可以二次開發嗎？

許多小型化的無人機飛行器等類似于昆蟲小動物，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AI檢測能夠比人更快發現火源。西藏目標檢測功效

建立一套智能化檢測流程需要哪些設備？河南多系統適配目標檢測

在如今的作業中，無人機路面巡查替代傳統的人工巡查，展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導，緩解交通壓力。河南多系統適配目標檢測