無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后，達到了實現智能識別的硬件條件，但是傳統的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓練模型進行快速比對，從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。首先，要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜，因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業級芯片RK3588，采用先進架構，8核（4大4小）處理，算力能夠達到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。圖像識別需要圖像處理板的硬件支持；吉林目標跟蹤圖像識別模塊

進入夏季，我國南方各地陸續進入汛期，特別是長江流域沿線，洪峰過境造成不小的災害，不少城鎮與外界失去了聯系。要想更好地實施救援，就必須詳細了解各地災情，然后進行針對性救援部署，打通生命線，轉移安置災民。在這個前期的工作中，搭載吊艙的無人機能夠很好地進行信息收集，并參與救援。無人機搭載吊艙后，能夠動態開展災情監測，通過攝像頭等各類傳感器快速獲取災區道路、橋梁、房屋、被困人員等位置和數量信息，為后續制定應急救援計劃，開展救援工作提供精細信息。同時，在進行救援時，無人機機動靈活的特點，還能夠配合救援隊伍進行道路偵查，保障救援隊伍的安全。河北RK3399開發板圖像識別模塊高性能主板如何實現高幀頻的無人機反制？

如果是一般環境，則可以選擇Viztra-ME025這樣的中端圖像處理板，板卡采用RK3399Pro這樣的芯片，雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構設計；CPU主頻1.8GHz，輸出3.0TOPS的算力。而需要輕型、小型化設計的場景，如小型無人機吊艙，為了盡量節省空間占用，節約無人機本身能耗，則可以選擇小型化、低功耗的圖像處理板Viztra-LE026，板卡采用RV1126開發而成，Φ38*12mm的外形設計用在空間緊湊的傳統攝像頭中，十分合適。有了圖像處理板，還需要定制相應的AI算法，在算法的賦能下，智能化的攝像頭就打造完成，它能夠實現對視野范圍內的智能AI識別檢測。

雖然現在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質的非法車輛，這些車輛無視交通法規，所以超速超載，儼然成為公路安全隱患。例如在車站出入口，經常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走，但是為了利益比較大化，超員那是常有的事。再比如暑期來臨，各種培訓班、托兒所成批出現，也由此滋生了許多“黑校車”，為了盡可能的節約成本，常常讓所有學生擠在一輛車內，嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發生，則需要警民合作，積極提供線索，而管理部分則迅速行動，對車輛進行追蹤攔截。如何打造一塊合格的圖像處理板？

智慧城市的建設中，需要用到智慧攝像頭，這些攝像頭與傳統的不一樣，它們能夠模擬人眼進行視覺處理。主要是在攝像頭中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在定制算法的賦能下，通過對視野內的圖像特征的提取分析，就能夠對物體具備動態跟蹤處理已經后續的識別分析能力。復雜的識別場景中，板卡的性能和AI算法的能力十分關鍵。旗艦級的圖像處理板都是具有工業級的處理能力，在這樣的環境下才能更好地工作，能夠更快處理海量數據，而算法的能力則決定著處理這些信息的精度。成都慧視可以定制高幀頻目標跟蹤的圖像處理板。貴州車流圖像識別模塊目標檢測

低功耗圖像處理板Viztra-LE026。吉林目標跟蹤圖像識別模塊

圖像標注廣泛應用于智能駕駛、安防巡檢、應急救援等領域。盡管社會為領域培養了大量的圖像標注人才，但是人工的弊端仍無法完全彌補。近些年隨著AI技術的不斷發展，機械化的圖像標注工作迎來了改變契機，許多利用AI進行圖像標注的平臺面向大眾，成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺就是利用AI訓練、部署實現自動化圖像標注。它的出現，極大地改變了圖像標注行業的現狀。傳統標注和AI標注的不同在于傳統的圖像標注需要人工肉眼判斷目標，然后進行手動拉框，如此反復。這是一個機械化的動作，久而久之便會使圖像標注員產生倦怠，從而影響效率。此外，面對復雜背景下，目標數量眾多、重疊等情況，人工拉框也很無力。吉林目標跟蹤圖像識別模塊