深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音识别领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、...
要想实现无人机农业的一些功能,无人机吊舱至关重要,一般的吊舱都具备摄像头功能,操控者能够根据吊舱实现远程画面查看。例如农业生产当中的施肥和播种,只需要操控无人机飞到指定地点,就能够实现远程手动施肥、播种。但这只是基础的功能,随着需求的升级,对于无人机吊舱的要求也越来越高,比如在作物病虫害检测领域,普通的吊舱显然不能胜任,这个时候就需要采用带有AI图像处理功能的无人机吊舱。慧视光电利用AI图像处理板和传统吊舱相结合打造的微型双光吊舱,内部就植入了带有瑞芯微工业级芯片RK3588的Viztra-HE030图像处理板,板卡在自研目标识别算法的作用下,能够对农作物实现病虫害AI监测,当操控无人机飞过目标区域时,AI能够对摄像头获取的画面中的农作物进行快速扫描处理,精细识别病虫害。这比传统的人工巡查能够提升不小的效率。在需要目标识别检测的行业当中,图像处理板一直是识别设备当中的一个不错的选择。河南国产化目标识别办公平台
这些模式之所以经济高效,是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控,很方便进行图像处理板的植入,像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入,接口丰富,能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成,开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备,能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中,实现智能安防的快速落地应用。辽宁专业目标识别创意无人机吊舱还可以搜集一些关键信息,例如大坝水位线,整个受灾区域的全貌,为救援指挥提供关键依据。
人形机器人能够替代一些人工工作,其中比较有代表性的就是一些具有枯燥、重复、危险性质的工作。人形机器人之所以能够进行工作,得益于其智慧的眼睛,人形机器人的眼睛就是一双智能摄像头,里面还加装了能够进行图像处理的设备,这就是AI图像处理板。在对应AI算法的赋能下,机器人就能够对摄像头眼睛看到的东西进行识别检测,和“大脑”中的数据进行对比,从而判断识别的物体属于什么类型,以及接下来该怎么操作,这个过程需要对人形机器人进行大量的深度学习训练。
虽然AI图像处理板的功能很强大,但它并不是什么遥不可及的技术。成都慧视凭借多年开发经验打造出的Viztra-HE030图像处理板,就能够凭借强大的处理性能,在工业4.0领域发光发热。这块图像处理板采用了工业级芯片RK3588,先进的架构再加上四大四小八核处理器的配置,让其算力达到了6.0TOPS,处理工业环境中的复杂情况不在话下。传统模式下的生产制造或许已经到了“穷途末路”,经营者想要获取更高地的利润必须从制造成本下手,人工成本将是很快见效的领域,利用机器人是个比较好解,而AI图像处理板将在这个替代环节中起到关键作用。校园监控的智慧化升级可以用慧视图像处理板。
不久前,国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型,Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。图像处理板是目前主流的跟踪设备。湖南专业目标识别郑重承诺
慧视图像处理板能够实现精确的目标识别。河南国产化目标识别办公平台
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如,YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍,同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B 的延迟减少了 46%,参数减少了 25%。河南国产化目标识别办公平台
深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音识别领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、...
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