2023年，人工智能無疑是科技領域的頭號熱點話題。隨著技術(shù)的不斷革新，例如ChatGPT的出現(xiàn)，使得大家越來越擔心有一天自己的工作會被人工智能取代，從實際發(fā)展來看，這種擔心并不是空穴來風。當下，一些崗位如客服、數(shù)據(jù)分析師、稿件撰寫員、程序員等都已經(jīng)開始采用人工智能，相比于人，AI更加智能更加高效，重要的是更加節(jié)約成本。在這種大環(huán)境下，慧視光電也推出了人工智能有關(guān)的產(chǎn)品——SpeedDP，這是一款能夠通過AI訓練和模型部署實現(xiàn)自動化圖像標注的平臺?；垡曃⑿碗p光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。黑龍江人防目標識別

有關(guān)部門重視智慧養(yǎng)老的建設，不斷出臺各項政策指導完善養(yǎng)老建設。通過智慧化平臺，鏈接線下資源。在老人的床頭、家里的衛(wèi)生間、客廳等處安裝著“一鍵式”呼叫設備，老人只需一鍵按響，就能與平臺取得聯(lián)系；平臺收到信息后，醫(yī)護人員會在15分鐘內(nèi)趕到老人家中。除了醫(yī)療服務外，智慧化養(yǎng)老信息平臺還提供生活照料以及家政等服務。老年人或家人還可通過App或小程序線上下單，平臺指揮中心根據(jù)老年人的需求，及時安排工作人員提供服務。利用智能設施設備，幫助老年人實現(xiàn)身體的延伸和擴展，增強老年人外部控制力。江西智能化目標識別開發(fā)RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

除了電力巡檢方面，無人機吊艙還可以對前期電力基建選址、搭建提供幫助。搭載吊艙的無人機能夠?qū)崿F(xiàn)地理信息的收集，對崇山峻嶺進行快速建模，提高前期建設的效率，也能減少成本支出。在搭建電線時，采用無人機放線，能夠輕松穿越各種危險復雜的環(huán)境，減少搭線時間，保障施工人員的安全，同時節(jié)約節(jié)約人力提升效率。成都慧視光電推出的多種雙光、三光無人機微型吊艙，就是電力行業(yè)的得力幫手。它能夠搭載慧視AI圖像處理板，能夠?qū)崿F(xiàn)遠距離的目標識別。

近期，港劇《新聞女王》火爆兩地，為了競爭臺里的新聞女王，人人都費盡心思，想要全年無休，連續(xù)播報黃金時段的新聞，不禁“卷”死劇中人物，更讓觀眾咬牙切齒。當然，全年不休屬實有點夸張了，人畢竟不是機器，能夠無休止的連續(xù)工作。因此，人再卷，也是需要休息的，而AI卻不一樣，AI真的可以卷死全部競爭者。AI播報新聞，那是真的可以實現(xiàn)7*24小時不間斷，逼真的形象、流暢的語言動作，看上去就像真人一樣。除了新聞行業(yè)，圖像標注領域的AI也可以卷死人工標注。RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。

首先，RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點。用在無人機領域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。江西智能化目標識別開發(fā)

慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。黑龍江人防目標識別

索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應用于安防、無人機吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領域。特別是無人機吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機能夠讓我們檢測、追蹤更多的細節(jié)，比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災、目標搜索跟蹤等無人機航拍應用行業(yè)。

為了讓相機具備強大的適應、工作能力，針對于無人機將會遇到的場景、工作要求，工程師以RV1126核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。 黑龍江人防目標識別

本文來自石嘴山市強泰新型建材有限公司：http://www.grandmaraeteapotrescue.com/Article/79f65699264.html