我國的西氣東輸、西油東送工程等帶來了大量的油氣管線建設，這些管道呈線性分布，長達百公里，是我國經濟穩定發展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區，有的則位于山區、沙漠等環境惡劣區域，有些已運行20余年，歷經風雨，腐蝕、損壞的跡象初顯，存在極大地安全隱患，為保障能源供應穩定，定期的油氣管線巡檢便必不可少。在過去，管線巡檢全依賴于巡檢工人一步一個腳印走出來，他們必須得沿著長長的管線巡視，檢查管道本體及環境。成都慧視可以定制SDI接口的RK3588圖像處理板。河南目標跟蹤圖像識別模塊接口豐富

多目標跟蹤是指在連續的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略，設計更靈活的數據關聯算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。圖像識別模塊應用小型化圖像處理板Viztra-LE026。

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據，對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。圖像識別需要圖像處理板的硬件支持；

隨著生活品質的提升，現在無論是企業還是個人都對智能化的需求有所提升，這就對于攝像頭提出了新的要求。現在市面上的傳統攝像頭都只具備記錄功能，受限于鏡頭的視野范圍，就算可以轉動也必須是手動操作，尚不能實現自動化。但在智慧安防等領域，如果攝像頭能夠實現自動化轉動，那將進一步提升安防水準。自動轉動并不是目的，它的深層需求是需要對視野目標進行鎖定跟蹤，從而操控鏡頭轉動。這就需要攝像頭智能化。攝像頭需求識別出現在鏡頭的物體。成都慧視可以定制DVP接口的RK3588圖像處理板。重慶性價比高圖像識別模塊軟件

成都慧視開發的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。河南目標跟蹤圖像識別模塊接口豐富

AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、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。河南目標跟蹤圖像識別模塊接口豐富