浙江数据目标检测产品

无人机被广泛应用于目标跟踪，其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后，无人机可以实现自主飞行，然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法，就能够分析摄像头范围内的物体，通过AI对特征的进一步提取分析，就能够单独识别出目标物体形状，并锁定其位置。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、监视、打击等任务，比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术，可以通过在无人机中安装光电吊舱，然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板，通过算法的赋能就能够实现。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。浙江数据目标检测产品

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。福建目标检测解决慧视光电开发的慧视RV1126图像处理板，采用了国产高性能CPU。

慧视SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程，即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块：1.数据集管理：采集并制作用于训练和测试的数据集；2.项目配置：根据项目的实际情况，对调整相关配置参数进行定制化开发；3.模型训练：完成训练参数配置，开始模型训练并监控训练过程，损失精度，可接受时，暂停训练；4.模型测试：使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估；5.模型部署：模型测试结果达到预期，进行模型转化和部署。

传统的除草模式采用人工割草或者撒农药，这些模式繁琐，效率不高，并且农药对土地的污染也会很严重。于是机器人智能除草的产品被研发应用，哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的一台全天候智能激光除草机器人，就以“环境零污染、土地零破坏、昼夜作业”为目标。激光除草是通过激光照射杂草，使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术，AI智能识别杂草，十分高效；同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法，不*能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织，同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力，而且适应性强，生产效率高，促进农业经济高质量发展。慧视微型双光吊舱能够实现昼夜成像。

而要实现这些功能，无人机就需要搭载光电吊舱。慧视光电开发的VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱将10倍光学变倍可见光相机，640×512高分辨率红外相机，测程1.2km半导体激光测距机集于一体，能够远距离高倍变焦实现管线巡检时高清成像，在夜晚，专业高灵敏度的红外热成像传感器，也能实现夜间目标细微可察，温度检测直观精细。在环境复杂恶劣的条件下，吊舱还能通过三轴高稳定精度平台框架实现高精度惯性稳定，360°连续无遮挡，精细测距。工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。福建目标检测解决

慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。浙江数据目标检测产品

一些化工园区、石油炼厂等需要在极其安全的环境中作业，因此对于园区的巡检工作十分关键。在长时间的工作中，园区的生产设备会出现被腐蚀、老化、磨损，给生产带来了风险，一旦检查疏忽，后果不堪设想。无人机搭载红外光电吊舱能够远距离检查设备，避免直接接触，实现对关键点的变倍放大观察，发现已存在或者潜在的泄漏、损坏，有效减少安全事故。另外无人机体积小巧、重量轻盈，能够在复杂环境中灵活穿梭。通过远程操控，无人机可以避免人工巡检过程中可能遇到的风险，确保人员安全。浙江数据目标检测产品