食品安全關乎人民的身體健康和生命安全，是民生大事。在食品生產與流通的各個環節中，食品檢測設備發揮著不可或缺的關鍵作用，為舌尖上的安全保駕護航。從田間地頭的農產品，到生產線上的加工食品，再到超市貨架上的各類商品，食品檢測設備猶如一位位忠誠的“衛士”，嚴格把關。在農業生產環節，農藥殘留快速檢測儀能快速、精準地檢測出果蔬上殘留的農藥成分，確保農產品符合安全標準，讓消費者吃得放心。而在食品加工企業，高精度的微生物檢測設備可以對食品中的細菌、霉菌等微生物指標進行監測，有效預防因微生物超標引發的食品安全問題，保障產品質量。成都慧視能夠定制多接口的RK3588圖像處理板用于目標檢測領域。浙江低壓線目標檢測

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。安徽專業目標檢測多少錢用于目標檢測的傳感器有哪些？

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。

無人裝備作戰狼群，有“狼”負責偵查，有“狼”負責打擊，而有的“狼”則負責后勤保障，這種無人裝備集群作戰能夠有效輔助特種作戰。“機器狼”的升級之所以能夠滿足多樣化的任務，得益于其智能化的建設。就是下面這樣的一個"智慧眼"的加入，使得機器狼能夠自主完成許多任務。這個智慧眼由光學系統（彩色圖像）、攝像機、圖像處理、電源系統及機械結構組成，然后在外面加上外殼，形成一個整體。而拆分來看，產品主要就由高清攝像機和高性能的圖像處理板組成。FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發的RV1126圖像處理板。

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。成都慧視開發的圖像處理板可以進行AI目標檢測。放心目標檢測應用

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今年各地陸陸續續出現大范圍的強降雨，不少城市更是出現內澇的情況，而鄉鎮農村更是洪峰過境。突然降臨的洪水內澇讓受災地不少人被困，同時也給防汛救援造成了不小的難題，為了盡可能節約救援時間，增加搜救率，前期的信息收集工作十分重要。首先，需要對防汛的整體狀況要有所了解，其次需要精細了解何處有被困人員，有多少被困人員。這項工作交給無人機是當下比較高效的解決方案。無人機便捷靈活，能夠輕松到達許多內澇區域搜集信息。搭載光電吊艙則能夠實時回傳現場畫面，不少吊艙具備紅外和可見光雙光成像的能力，夜間工作也能夠清晰成像。除了搜集洪水信息，無人機還可以通過智能化吊艙實現AI智能識別，例如高空飛行作業的無人機通過盤旋掃描，能夠識別是否存在被困人員，識別被困人員數量。從而展開精細的救援轉移，保障人民生命財產安全。浙江低壓線目標檢測