无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的处理器还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。首先,要想...
无人机被广泛应用于巡检领域,其灵活、机动的特点使得巡检的效率、覆盖范围均比人工巡检要好。在林业领域,进行常规化的森林巡检工作至关重要,森林督查图斑是指通过相关技术获取的森林覆盖变化信息,用于监测和管理森林资源。定期进行森林图斑核查有助于加快育才生态区森林建设。在以往,这种巡查都是通过人力步行道需要检查的区域,执法人员需要克服山林陡峭、路滑的困难,而如今只需要远程操控无人机高空巡查,效率提升一大半。无人机森林图斑巡查之所以能够替代人工,得益于无人机能够搭载智能化的吊舱,例如成都慧视推出的VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定微型吊舱,其搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,即便是夜间微弱光线下也能够实现目标观测。在搜集信息时,无人机能够在高空远距离进行信息识别侦查。江苏国产目标识别开发
人工标注的精细度完全依靠于人的眼力、技术,面对简单的图像时,尚且可以应付,面对复杂的图像时,就会眼花缭乱。此外,当长时间进行标注时,人工的倦怠也会影响精度。而慧视SpeedDP能够通过不断的深度学习提升能力,这也是人工无法达到的。一个人工标注师的月成本大约在5000-6000元,如果是专门进行大规模图像标注的企业,这种岗位将不在少数,累计起来的人力成本就很多。而AI则不同,AI可以一个人干多个人的活,节约项目开发时间,从而节约成本。辽宁专业目标识别远程控制无人机配送,就可以用慧视图像处理板对摄像头进行赋能。
工业4.0是智能制造的大时代,利用AI、机器视觉等技术实现制造业的降本增效则是当下当下流行的办法,他们的比较大优势就是替代人工,并且具备更好的精度和更快的速度。目前,许多企业采用机器人进行工业生产,这是工业4.0目前落地应用比较直观的载体,这些机器人之所以能够进行这些复杂的工作,得益于其内部搭载的先进传感器,AI图像处理板就是其中之一,通过高精尖的算法,它能够帮助机器人处理看到的各种物体,然后做出**快的精细判断。
图像标注对于许多企业而言是一项至关重要的工作,但当面对海量待标注的图像数据时,又显得是那么的费时费力。对于图像标注师来说,每天要花费数个小时的时间和精力去手动标注一张张、一帧帧图像,随着AI的不断发展,这项枯燥无味的工作有着能够被替代的可能。人工标注师的成本通常在5-6K左右,当大量的数据需要标注时,所需岗位就会增多,需要工作的时间也变久,成本也就随之增加。而自动化图像标注工具的成本都是一次性的,一次付费,长久使用,随着时间的增加反而平摊了成本。图像处理板是目前主流的跟踪设备。
AI真的越来越智能了,让许多岗位从业人员人人自危。数据标注师就是其中之一。AI替代人类首先就会从一些枯草、机械重复的工作开始,数据标注的工作恰好符合这个特点。在以往,数据标注的工作是AI的赋能者,他们就是人工智能当中的“人工”,通过大量的数据标注,让AI不断学习,不断变聪明。在AI需求庞大的情况下,会有数以万计的数据量摆在人工标注师的面前,他们只能机械地通过双手进行标注。可以说,他们就是AI的老师。随着AI越来越聪明,这些老师似乎也应该“退休”了。随着数据标注行业的不断迭代升级,各种有助于进行快速数据标注的工具开始出现。慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板识别性能突出。湖北高性能目标识别
在AI目标识别算法的作用下,板卡就具备了高空目标识别、目标锁定跟踪的能力。江苏国产目标识别开发
图像标注讲究快而准,面对海量数据时能够快速精细的进行标注,就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时,可以很好的完成任务,但当数据量庞大时,就显得力不从心,这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位,因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起,这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台,它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台,能够通过大量的AI部署训练,让AI更加聪明,从而给定一张图像,就能计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。江苏国产目标识别开发
无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的处理器还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。首先,要想...
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