工業4.0是智能制造的大時代，利用AI、機器視覺等技術實現制造業的降本增效則是當下當下流行的辦法，他們的比較大優勢就是替代人工，并且具備更好的精度和更快的速度。目前，許多企業采用機器人進行工業生產，這是工業4.0目前落地應用比較直觀的載體，這些機器人之所以能夠進行這些復雜的工作，得益于其內部搭載的先進傳感器，AI圖像處理板就是其中之一，通過高精尖的算法，它能夠幫助機器人處理看到的各種物體，然后做出**快的精細判斷。慧視光電開發的Viztra-HE030在目標識別領域性能如何？青海移動目標識別型號

AI越發成熟的當下，可以說是讓人工標注師們走到了行業分岔路口，雖然圖像標注的人力成本看上去已經很低了，但是AI的出現，讓成本一降再降成為可能。從目前的狀況來看，AI替代人工進行圖像標注將是板上釘釘，畢竟AI的優勢太大了！以慧視光電推出的AI自動圖像標注平臺SpeedDP來說，簡直碾壓。傳統的人工標注，需要標注師一步步給圖像打上標簽，即便是熟練的操作師也需要1-2分鐘，而慧視SpeedDP標注一張圖像的時間只需要7-8毫秒，你沒聽錯，是毫秒。毫秒級別的優勢是人工怎么也無法企及的。此外，人工標注是需要考慮重復、機械、枯燥工作帶來的時間消耗，當人感到倦怠時，工作效率就會下降。而AI則不會，它就是一頭不需要吃草的牛。河北專業目標識別慧視光電推出的VIZ-GT07D三軸雙光微型吊艙能夠實現高空目標識別。

不久前，國外的IDEA研究院團隊推出了Grounding dino?1.5，它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能L先的開集檢測模型，Grounding dino?1.5 Pro 可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據，從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。

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）。成都慧視光電技術有限公司的目標識別算法純自研。

目前推出的慧視VIZ-YWT202微型雙可見光吊艙集成寬窄視場2路可見光攝像機，采用金屬外殼，抗沖擊力強，具有功耗低、陀螺穩定、小體積、輕重量的優點。而另一款慧視VIZ-YWT306微型三光吊艙集成可見光攝像機、紅外熱像儀、激光測距機，同樣具備低功耗、小體積、輕重量強抗沖擊的特點。兩款吊艙都能夠用于對車輛、人員等目標進行觀察、識別、捕獲、跟蹤和測距，上報目標的圖像、角度和距離信息。適裝于無人機平臺，用于對各類目標的偵察及跟蹤。找誰能快速定制目標識別用的圖像處理板。浙江哪里有目標識別自主可控

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。青海移動目標識別型號

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%。青海移動目標識別型號