无人机光敏感算法热门

行业痛点

• 人力成本高传统视频监控的点位新建、使用维护、后期维保等都需要投入大量的人力，增加系统成本投入
• 巡检效率低光伏电站一般规模较大，巡检员手持红外热成像仪逐个组件进行故障排查，需要消耗大量的时间和精力，针对性不强，真正有隐患的地方没有得到及时解决
• 人工识别难异常情况的判断主要依赖人工现场研判，并且受限于固定点位监测到的视野，容易出现监测死角，可能导致产生漏报

算法方案

• 光伏板热斑识别通过无人机巡检、红外摄像头拍摄，光伏板热斑识别算法自动识别光伏板上的单点斑、多点斑及条纹斑三种热斑
• 场界安防管理自动识别人员是否规范穿着工服、佩戴安全帽、抽烟、闯入等不规范行为，自动识别明火、烟雾等特殊情况，可联动声光设备现场告警，推送告警信息至各类办公平台及短信、电话通道，提醒管理人员及时处理

常见问题

• 算法怎么使用算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式，边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子，开箱即用
• 算法怎么收费算法交付方式灵活，可根据实际需求情况和规模进行评估，主要有按路数授权/服务器授权/年包授权
• 算法对无人机有什么要求支持无人机利旧使用，RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入，节省改造成本
• 算法如何定制根据实际需求评估，通常单场景需要2000-5000张左右图片样本，定制流程：方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代
• 算法效果如何平均准确率≥90%，采用深度学习技术可持续迭代提升效果，平均每个算法有500+个细分场景，每个场景500-800张/段精准标注数据，从数据源头保障算法质量
• 是否支持国产化部署已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配，兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求

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