這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發現疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區域靠攏，對野豬進行逮捕驅逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板來實現，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能。也需要AI等算法的支持。重慶邊海防圖像識別模塊提供商

傳統的標注模式需要你對著目標不斷拉框，反復機械的動作做多了就變得“麻木”，影響效率還使人煩惱。而SpeedDP的出現，可以有效的提升標注效率。它能夠幫助使用者快速進行人、車、船等數據集的一鍵標注。SpeedDP依靠YOLO系列算法來檢測模型，實現“一鍵標注”和“目標檢測”，并且還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。不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。作為一個深度學習AI開發平臺，SpeedDP采用常用的AI算法開發基本流程，該過程包含從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。針對不同的數據集和算法參數設置，慧視SpeedDP開發平臺采用項目配置的方式來對不同的業務需求進行管理。 山西人臉識別圖像識別模塊定制方案成都慧視開發的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。

傳統的吊艙只能如上述那樣工作，而要打造更加智能化的邊海防無人機巡邏，則可以在光電吊艙中植入高性能的圖像處理板，通過目標識別、檢測算法的賦能，就能夠讓無人機實現目標識別檢測、目標鎖定跟蹤等功能。為了進行有效結合，成都慧視開發了多塊高性能的具備圖像處理能力的光電吊艙。例如慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙，集10倍光學變倍可見光相機、640×512高分辨率紅外相機、測程1.2km半導體激光測距機于一體，在邊海防巡邏時能夠晝夜成像工作。三軸高穩定精度平臺框架能夠有效保障畫面的清晰穩定，并對目標點位的定位。吊艙內置我司自主開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，該板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠在算法的作用下實現高空目標識別檢測、鎖定跟蹤人、車、船等目標，再通過和地面巡邏人員協調統一，就能夠打造邊海防的智能化體系。

無人機只需要從基地起飛，就能夠對指定區域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面，接收無人機回傳的數據，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。計算機專業進行實訓教學可以選擇成都慧視開發的圖像處理板。

慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。平臺自應用以來，成功迭代了三個版本，目前已經完全支撐YOLO系列算法的目標檢測識別，包括YOLOv8的分割算法。用戶可以通過大量的模型訓練實現自己想要的類型的目標檢測標注。但是這都是基于瑞芯微平臺，就出現了大量受限。隨著華為海思芯片重新進入“舞臺”，許多企業也是開始選擇海思芯片作為項目開發的主芯片，為了應對這樣的市場需求，慧視算法工程師也正式實現對SpeedDP在海思平臺的部署應用。為使用者提供AI自動標注的服務。利用AI算法實現圖像的精確識別。四川RK3399Pro主板圖像識別模塊性能如何

分別是利用RV1126開發而成的Viztra-LE026圖像處理板；重慶邊海防圖像識別模塊提供商

物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據，并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備，包括各種傳感器和執行器，是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為，生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法，可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。重慶邊海防圖像識別模塊提供商