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。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%。小目標的識別是如何實現的？內蒙古人防目標識別系統

“空中哨兵”是城市安防建設解決方案中比較高效智能的一環，無人機搭載吊艙后能夠幫助公安機關進行巡邏、安保、維穩、偵查等工作，憑借其機動靈活的特點，能夠打破傳統地面安全防范工作模式，滿足警務工作中點、線、面等方面的需求作用十分突出。在交通領域，搭載吊艙的無人機能夠進行遠程交通疏導，無人機視野開闊、靈活方便，可遠程制定飛行計劃、自動執行任務、7×24小時無人值守巡航，有效減少了巡查盲區。在工作日的早晚高峰時節，能夠針對易堵路段進行重點巡邏，操作人員可以通過吊艙的攝像頭實時查看現場畫面，了解路段信息，輔助地面執勤及時找到堵車源頭，進而快速疏導。廣西穩定目標識別工具Viztra-LE034圖像處理板能夠進行目標檢測。

圖像標注講究快而準，面對海量數據時能夠快速精細的進行標注，就能夠幫助降本增效。傳統的人工標注需要一名圖像標注師使用工具一幀一直的對圖像進行框選然后標注。面對少量圖像數據時，可以很好的完成任務，但當數據量龐大時，就顯得力不從心，這時候就只能是公司不斷增加標注師的崗位，因此也付出了更多的成本。隨著AI的興起，這個難題有了新的解決辦法。慧視光電推出了AI自動圖像標注平臺SpeedDP深度學習算法開發平臺，它是一個基于瑞芯微平臺的低門檻AI開發平臺，能夠通過大量的AI部署訓練，讓AI更加聰明，從而給定一張圖像，就能計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小（目標框）。

基于RV1126K開發的圖像處理板則具備以下特點：

1.高性能圖像處理能力：RV1126K芯片搭載了強大的圖像處理引擎，支持高清視頻處理、圖像識別和分析等功能。

2.人工智能加速：RV1126K芯片可能集成了人工智能加速器，支持深度學習推理，如目標檢測、人臉識別等。

3.豐富的接口：RV1126K圖像處理板卡可能提供豐富的接口，如HDMI、USB、以太網接口等，便于連接外部設備和傳輸數據。

4.開發支持：針對RV1126K芯片的圖像處理板卡通常會提供完善的開發支持，包括軟件開發工具、示例代碼和文檔等，方便開發人員快速搭建應用。

5.應用領域：RV1126K圖像處理板卡適用于智能監控、工業視覺、智能交通、智能家居等領域，為嵌入式系統和人工智能應用提供強大的圖像處理能力。 智慧安防的目標識別用什么技術？

奔跑是人形機器人的一大進步，而代替人工作則是他落地應用的目的。機器人想要代替人工，視覺方面的傳感器至關重要，目前可以用圖像處理的方法給人形機器人裝上“視覺神經”。這就是高性能的AI圖像處理板。這種板卡在國內有許多企業在做，成都慧視光電就是其中之一。慧視光電多年來一直致力于圖像處理板的開發，從**開始的DSP到華為海思，再到如今的瑞芯微，成都慧視擁有豐富的圖像處理板應用開發經驗，能夠針對不同行業的不同應用需求快速實現軟硬件的模塊化定制，如PCI、cameralink接口定制等。成都慧視的目標識別算法是自研嗎？內蒙古人防目標識別系統

把慧視光電開發的AI圖像處理板植入吊艙就能夠實現目標識別。內蒙古人防目標識別系統

圖像標注對于許多企業而言是一項至關重要的工作，但當面對海量待標注的圖像數據時，又顯得是那么的費時費力。對于圖像標注師來說，每天要花費數個小時的時間和精力去手動標注一張張、一幀幀圖像，隨著AI的不斷發展，這項枯燥無味的工作有著能夠被替代的可能。人工標注師的成本通常在5-6K左右，當大量的數據需要標注時，所需崗位就會增多，需要工作的時間也變久，成本也就隨之增加。而自動化圖像標注工具的成本都是一次性的，一次付費，長久使用，隨著時間的增加反而平攤了成本。內蒙古人防目標識別系統