SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估...
你是否也曾一个个的将图像添加标签进行分类,如此机械式的操作令你心烦?你们单位是否也曾为了不多不少的图像分类标注而不得不增加一个岗位?你们也是否因图像标注需求和数据安全不可兼得而苦恼?为了解决这一市场需求和困境,慧视光电研发了SpeedDP深度学习算法开发平台,如今平台已经实现移动端使用,可运行于Windows或Linux操作系统,可完成自动标注、AI算法开发(项目配置、训练、评估、测试)、模型部署等相关功能,充分保证数据安全的基础上,帮助使用者减少人力、物力消耗,节省开发时间。Viztra-LE034图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。河北智慧消防AI智能
随着科技技术的发展,借助科技手段及信息化设备强化水域附近的监控预警,成了防溺水安全工作中的重要一环。其中,AI智能监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。在水源附近搭建AI智能监控系统,就能实现24小时、无间隙信息化监控。除了AI智能监控,还可以采用警用无人机和水上救生机器人配合及时救援。无人机具有开阔的视角、灵敏的反应,能够弥补传统人工巡视的局限,还可以通过空中喊话、现场劝导,加大预警预防,让孩子远离水域。一旦发现溺水者,还能及时报警和提供救援。安全防范不可大意,防溺水宣传教育的加强、防护手段的升级、相关部门监控的力度、家长的监管看护缺一不可。重庆深度学习AI智能图像处理板RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。
在执行高空侦查、巡检、应急救援等任务时,无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰,造成不同幅度的振动,从而影响板卡能否正常完成任务,因此,振动测试就是为了保证慧视光电开发的AI图像处理板在这样的环境下也能稳定成像。在农业领域,无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作,有效地减少浪费和污染。在工作时,无人机可能会受到微风、电磁等影响导致无人机振动;此外,在山区,无人机受到地形影响需要不断改变飞行轨迹和高度来进行避障,也会影响板卡成像。而振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。合格的板卡都是经过千锤百炼方能“登上战场”,成都慧视正是凭借这样的作风,才能成为各大企业信任的伙伴。
人工智能可以通过分析地质数据来优化钻井作业,以确定比较有效的钻井路径。这不仅可以比较大限度地提高石油开采量,还可以比较大限度地减少对环境的影响。电信在实现这些人工智能驱动功能方面的作用怎么强调也不为过。机器人技术正在通过执行对人类来说,过于危险或困难的任务来改变海上作业。机器人可以承受极端条件并全天候工作,从而提高生产率。它们用于水下检查、钻井和维护工作等任务。远程操作机器人由陆上操作人员远程控制,在危险情况下特别有用。它们可以执行拆除在海底发现的危险任务,这对人类潜水员来说是极其危险的任务。RK3399图像处理板识别概率超过85%。
SpeedDP是成都慧视光电技术有限公司打造的深度学习算法开发平台,可运行于Windows或Linux操作系统,可完成自动标注、AI算法(目前支持目标检测)开发(项目配置、训练、评估、测试)、模型部署等相关功能,充分保证数据安全的基础上,帮助客户减少人力、物力消耗,节省开发时间。目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。对于一些有图像标注的企业单位,SpeedDP能够帮助进行快速的图像标注,提升效率。慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。重庆深度学习AI智能图像处理板
RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。河北智慧消防AI智能
长期以来,石油业一直以高体力要求和高风险作业为特征,目前该行业正在经历一场变革。这种变化是由电信技术的进步推动的,特别是人工智能(AI)和机器人技术与海上作业的整合。人工智能和机器人技术对石油业来说并不新鲜。然而,它们在海上作业中的应用相对较新,并且正在彻底改变这些作业的进行方式。这项技术很重要的影响是减少了对危险任务的人为干预,从而提高了安全性和效率。人工智能算法在分析石油勘探和开采过程中生成的大量数据特别有用。他们可以识别模式并做出人类无法辨别的预测。例如,人工智能可以预测设备故障,从而实现主动维护并减少代价高昂的停机时间。河北智慧消防AI智能
SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估...
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