火灾突发性强，蔓延速度快，造成的危害巨大，因此越能提早发现并制止火势变大是降低危害的重要手段。而当下，高效的火情监测手段中，无人机占据着一席之地。消防无人机集自动巡检、灵活、便捷、快速响应等特点于一体，可以有效弥补人工巡检的时效性问题。通过慧视光电推出的AI算法开发平台SpeedDP，能够对大量火焰、火灾的图像数据进行快速的AI标注，帮助提升算法识别检测的精度。成都慧视利用瑞芯微RV1126开发而成的AI图像处理板Viztra-LE034，算力2T，支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术。RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性。设计SDI和CVBS视频输入流，在无人机的飞行过程中，实时对地面图像数据进行深度分析，对火焰进行AI自动识别。此外，AI模块还支持对火情周边的人、车等目标进行AI识别，为救援提供信息。通过慧视SpeedDP和AI识别模块Viztra-LE034的组合，就能够为打造一套完整的AI火情识别分析系统，为火情发现、管理、救援提供大量数据支持。FPV用AI图像识别模块。成都小体积图像识别模块方法
在应急救援，消防无人机本就需要被优先保障控制带宽以及航线，黑飞无人机的出现无疑是添堵行为，但是大家都在救火，对于黑飞无人机的管控就相对宽松了，那么有没有不需要人工干预的预防措施呢？其实，通过AI也能够实现黑飞无人机的监视。在公共区域的摄像头中植入高性能的AI图像处理板，定制无人机的识别检测算法，在算法的作用下，就能够对目标空域进行24小时不间断的监控，一旦有不明目标飞入，就能够立即检测并实现跟踪，再通过一定的反制手段实现干扰迫降。这种技术在国内就可以选择成都慧视开发的RK3588图像处理板Viztra-HE030，板卡具备6.0TOPS的算力，即便是复杂环境的空域也能够稳定检测识别，我司自研的小目标跟踪算法针对于飞得高离得远的目标也能够精细跟踪。成都双光成像图像识别模块平台RV1126系列图像识别模块。
慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台，采用小型化、轻量化工业设计，内置4k定焦可见光相机，长波非制冷红外成像组件，内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块，主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域，满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右，具备10W左右的低功耗优势，但却拥有400G的冲击，比较高10T的超高算力，能够满足线路巡检、事故勘査、应急救援、执法取证、反恐防暴等需求。
在自动化领域，想要实现完整的无人化，就需要人工智能的强势介入，通过摄像头的AI智能化，就犹如工程师的眼睛一样，能够洞察一切。这双眼睛的精度就由AI图像处理板和算法共同决定，其中选对图像处理板这个硬件是基础。作为AI检测的主要部件，图像处理板能够深度分析摄像头获取的信息，通过深度学习算法的优化，从而进行图像识别功能。比如在无人机领域，高空AI检测能够快速识别地面的人、车等目标，为决策者提供信息；而在工业领域，AI检测能够快速识别分析出异物、缺陷等，提升良品率。低功耗的AI图像识别模块Viztra-LE026.
视频回传在无人机领域非常重要，视频画面的回传延迟，直接决定着对无人机控制的精度，越是能在**短时间内获取更多信息，越能发挥无人机的优势。在实际操作中，会经常遇到视频卡顿、花屏，延迟大等现象，影响因素大都是相机延迟，控制端延迟等综合因素。无人机视频回传的一般流程是无人机在天空端实时拍摄视频，然后视频传输到手柄，地面端就能够实时查看视频。这一段也就是我们说的图传，比如大疆的O3、O4图传，这一段数据传输经过了多个环节，会增加传输的延迟，一般这种无线图传传输1080P的视频，延迟从几十毫秒到几百毫秒不等。因此，为了稳定视频传输，减少延迟，要么在硬件上下功夫，要么就打造专属的视频传输协议，通过减少视频编解码时间，减少整个传输链路的延迟。慧视光电通过自研软解码技术打造的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块，降低了编解码的时间，其编解码时间只需要5个毫秒，其中编码3个毫秒，解码2个毫秒。能够接入120FPS相机的图像识别模块Viztra-HS063M。成都工业级图像识别模块识别
能够跟踪识别的图像识别模块。成都小体积图像识别模块方法
对于这种环境场景的救援，算法的能力要求很高，因此需要针对于人这个目标进行算法的定制训练。比如在被困的人可能是站立也可能是昏迷蜷缩在地上的状态，一般识别算法都是针对于站立的人进行检测识别，蜷缩的人识别率就很低。慧视光电推出的AI算法训练平台SpeedDP，就可以利用模型开发功能，实现算法的开发，再利用AI自动标注功能，提升算法识别率。SpeedDP能够省去大量花在图像标注上的时间，进而节约成本。这样形成空天一体化救援模式，能够提升救援效率，为救援团队在复杂的山林环境中提供有力支持，提高被困者生还几率。成都小体积图像识别模块方法
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