在2024年的巴黎奧運會上，AI的應用成為了競技之外的另一個焦點，讓運動員、觀眾、管理人員體驗到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中，安全作為不可避免的話題，成為本次AI作用比較大的領域之一。前期建設時，就采用了智能體育館的方案，配有先進的傳感器和物聯網設備，通過對實時人流的大量數據分析，來預測觀眾接下去會去看什么，優化下一場場館的安保、座位等事務，提升觀眾體驗，提高安保水平。另一方面，攝像頭收集畫面時，還會對監控畫面的每一個人進行安全識別分析，針對于“禁區”除了常規的面部識別外，還會對每個進入場館或者在場館附近徘徊逗留的人進行AI分析，來發現潛在的威脅和異常。然后一旦出現可疑人員或者物品，就可以立即向現場安保發去坐標，從而提升整個場館內外的總體安全性。目標檢測的板卡可以用成都慧視開發的RV1126圖像處理板。湖北國產化目標檢測

2024年上半年我國就發生了多起重大火災事故，例如江西新余臨街店鋪起火，河南開封學校禮堂火災等。作為爆發迅速的一種災害，火災，需要防患于未然。事前預警、事發情況的透明都是阻礙救援的大敵。因此，基于傳統攝像頭的AI火焰識別就有了存在的必要性。火焰識別技術依托于傳統的攝像頭，目前市面上的火焰識別攝像機分為兩種，一是傳感器和算法組合，在攝像頭的基礎上加裝高性能的AI圖像處理板，再定制化火焰識別的算法，就能夠對攝像頭所示范圍進行智能化監控，一旦出現火苗，攝像頭就能夠立即識別并發出警報。另一個是純算法，致力于在黑暗、煙霧等環境下，準確捕捉到微小的火焰變化，并通過算法進行識別，從而實現提前預警。江西目標檢測參考價格圖像識別檢測能夠彌補雷達檢測的不足。

在算法領域，則需要一些特殊的算法。無人機執行任務時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現精細鎖定跟蹤。要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領域，完全能夠彌補傳統算法的不足，達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。搭載慧視光電開發的圖像處理板后，無人機能夠實現自主檢測。

而要實現這些功能，無人機就需要搭載光電吊艙。慧視光電開發的VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙將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半導體激光測距機集于一體，能夠遠距離高倍變焦實現管線巡檢時高清成像，在夜晚，專業高靈敏度的紅外熱成像傳感器，也能實現夜間目標細微可察，溫度檢測直觀精細。在環境復雜惡劣的條件下，吊艙還能通過三軸高穩定精度平臺框架實現高精度慣性穩定，360°連續無遮擋，精細測距。建立一套智能化檢測流程需要哪些設備？移動目標檢測售后服務

目標檢測算法哪里有？湖北國產化目標檢測

一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業，因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中，園區的生產設備會出現被腐蝕、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，實現對關鍵點的變倍放大觀察，發現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。湖北國產化目標檢測