OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類，這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現實應用。2023 年 1 月，目標檢測經典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經發布就受到了業界的廣關注，成為了這幾天業界的流量擔當。AI可以進行快速的海量圖像數據的標注。電力巡檢AI智能科技

高空墜物已經成為城市安全的一大威脅，一方面來自于人，而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面，然后在外面再涂一層亞士漆作為保護，隨著樓房建成年份變久，樓房的外立面歷經風吹雨曬，就會出現、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統的檢查模式，需要“蜘蛛人”進行排查，這種方法費時費力，準確度也難以控制。無人機和吊艙的出現則有效解決了這一難點。無人機搭載吊艙，對大樓進行細致的掃描，就能夠將建筑外墻的情況盡收眼底，就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能，通過太陽照射墻面的溫度，捕捉肉眼不可見的隱患，如果外墻存在缺陷，則會呈現“熱斑”和“冷斑”兩種形態。搭載吊艙的無人機一二十分鐘就能檢查完一面墻，效率是人工遠遠無法企及的。江西電力巡檢AI智能應用人工智能Artificial Intelligence、機器學習Machine Learning和深度學習Deep Learning通常可以互換使用。

巡檢機器人能夠實現抵近待測設備，進行精細的測溫、測量以及感應。同時具備自主導航、實時避障功能，能夠智能規劃比較好巡檢路徑、規避站內檢修區域，效率是人工的好幾倍，并且還不會出現傳統人工巡檢造成人身危害等行為。這種機器人搭載的圖像處理板可以自由選擇，例如成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，就可以很好的應用在電力巡檢領域，這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核處理器；搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，算力高達6.0TOPS。用在電力巡檢領域完全可以滿足需求，并且成都慧視可以根據使用場景進行外殼的特殊化定制，有效處理散熱防水，為機器人的戶外工作提供更加穩定的處理能力。

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行，防止出現撞上大橋等事故的發生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區，巡查范圍不夠細致、作業效率低下、執法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發的慧視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，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。SpeedDP進行圖像標注時的特點是快。

AI的出現可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它是一款入門級的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，提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。經過前期的需求分析，大量的數據訓練，SpeedDP就能夠生成適合行業需求的訓練模型，通過這個模型，就能不斷進行自動化的圖像標注。人工智能是一個寬泛的概念，它賦予機器模仿人類行為的能力。重慶圖像識別AI智能口罩識別

人工智能和機器學習在建筑領域的優勢之一是能夠自動執行某些任務。電力巡檢AI智能科技

圖像識別技術，是機器視覺的一種現實應用。它模擬人眼的觀察能力，利用復雜的算法，從圖像中提取關鍵信息。在醫療領域，它能輔助醫生進行精確診斷；在安防領域，它能實現高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應用很廣，功能強大，是現代科技的重要成就。慧視光電開發的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠實現精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領域的便捷服務。電力巡檢AI智能科技