在林河生態(tài)維護中一些例如垃圾偷倒、破壞林地、違規(guī)種養(yǎng)、偷排污水等問題對于人工巡檢來說也是一大難點，要么難以發(fā)現(xiàn)，要么發(fā)現(xiàn)的不及時，而無人機的巡航能夠盡可能做到時效性。另外，林河生態(tài)資源保護工作中，無人機可以捕捉到許多人工難以察覺的細節(jié)，如樹木的生長狀況、病蟲害的發(fā)生情況、河道的夜間漂浮垃圾等，及時為管理人員提供更為準確的信息。無人機靈活便捷的特點可以很好地應用在此，可以說，無人機的運用是當下打造智慧林河長制的有利技術。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。成都異物監(jiān)測AI智能算法分析平臺

一些化工園區(qū)、石油煉廠等需要在極其安全的環(huán)境中作業(yè)，因此對于園區(qū)的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中，園區(qū)的生產設備會出現(xiàn)被腐蝕、老化、磨損，給生產帶來了風險，一旦檢查疏忽，后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備，避免直接接觸，實現(xiàn)對關鍵點的變倍放大觀察，發(fā)現(xiàn)已存在或者潛在的泄漏、損壞，有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈，能夠在復雜環(huán)境中靈活穿梭。通過遠程操控，無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險，確保人員安全。成都慧視開發(fā)的VIZ-100T三軸三光微型吊艙，具備10倍變焦能力的可見光相機，在白天進行巡檢時，能夠遠距離對設備進行觀察分析，同時集成了640*512的高分辨率紅外相機，能夠實現(xiàn)清晰的紅外成像，在夜間進行安全巡檢，搭載于小型無人機上，能夠對出現(xiàn)問題的目標點位進行定位，實時視頻數(shù)據(jù)回傳，為園區(qū)巡檢提供安全保障。成都高性能低功耗AI智能算法分析數(shù)據(jù)的資源越好，模型的準確度就越高。

SpeedDP包含如下五個模塊：1.數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集；2.項目配置：根據(jù)項目的實際情況，對調整相關配置參數(shù)進行定制化開發(fā)；3.模型訓練：完成訓練參數(shù)配置，開始模型訓練并監(jiān)控訓練過程，損失精度可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數(shù)據(jù)集或實際業(yè)務場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。據(jù)客戶反饋，使用了慧視光電的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，開發(fā)周期縮短，同時可售可租的模式，也讓企業(yè)的選擇更加靈活，為所在單位降本增效提供幫助。

2023年，全球科技領域受歡迎的當屬AI行業(yè)，原以為進入2024會沉寂一段時間，不聊Sora文生視頻大模型的發(fā)布又將這一熱度延續(xù)到了2024。AI+行業(yè)的持續(xù)火熱，為我國AI圖像處理板的發(fā)展應用提供了契機。我們所熟知的人形機器人在當今已有重要突破，它們已經不再像以前那樣只能進行簡單的直立行走，進行生硬的對話，隨著AI和其他傳感技術的不斷進步，人形機器人已經可以在一些重要行業(yè)替代人工進行工作，其中就有制造業(yè)、危險化學品行業(yè)等，機器人的應用能夠有效節(jié)約人力成本，同時，機器人還能夠進行人不能涉及的危險領域。而人形機器人之所以能夠有此作用，就是跟機器視覺有關。AI標注是未來的趨勢。

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發(fā)展，這個行業(yè)正發(fā)生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達以及數(shù)據(jù)分布來實現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前，有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注，有的是純手動拉框，有的則可以幫助我們進行自動標注。毫秒級的AI圖像標注工具SpeedDP。成都異物監(jiān)測AI智能分析軟件

利用深度學習能夠讓AI更加聰明。成都異物監(jiān)測AI智能算法分析平臺

近年來，人們越來越認識到深入理解機器學習數(shù)據(jù)的必要性。不過，鑒于檢測大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費大量人力物力，它在計算機視覺領域的廣泛應用，尚有待進一步開發(fā)。通常，在物體檢測中，通過定義邊界框，來定位圖像中的物體，不僅可以識別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場景中其他元素的關系。同時，針對類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進行了解，也有助于在評估和調試中發(fā)現(xiàn)訓練模型中的錯誤模式，從而更有針對性地選擇額外的訓練數(shù)據(jù)。成都異物監(jiān)測AI智能算法分析平臺