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...
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。成都慧视开发了VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱。贵州高性能目标识别情况
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%。陕西移动目标识别控制软件Viztra-LE026图像处理板能够进行目标检测。
工业4.0就是无人作业的天下,各行各业都在进行无人化改造,农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向,我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作,而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控,要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板,这些图像处理板在算法的赋能下,能够实现精细的目标识别和检测,例如无人机,在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱,吊舱内置图像处理板,无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。
在智慧安防的改造建设当中,降本增效仍是企业的优先,低功耗、高性能的解决方案越来越受到市场青睐。成都慧视利用瑞芯微RV1126芯片开发的Viztra-LE026图像处理板就是一个不错的解决方案。Viztra-LE026图像处理板搭载了4核A7处理器,支持INT8/INT16运算的NPU,算力能够达到2.0TOPS,完全满足安防需求。考虑到降低功耗的需求,Viztra-LE026在开发时,有效精简了设计,板卡结构呈半径为18.5mm的圆形,边缘有四处半径为1mm的圆形凹槽,板厚度为1.5mm,封装器件后的厚度为4mm,在这样的结构设计下,图像跟踪板重量只为5g,板卡正常工作时,整体功耗控制在6W以内。通过慧视图像处理板和传统摄像头的有机结合,能够实现智慧安防的建设,为社区安防保驾护航。成都慧视的吊舱能够进行目标检测。
AI越发成熟的当下,可以说是让人工标注师们走到了行业分岔路口,虽然图像标注的人力成本看上去已经很低了,但是AI的出现,让成本一降再降成为可能。从目前的状况来看,AI替代人工进行图像标注将是板上钉钉,毕竟AI的优势太大了!以慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP来说,简直碾压。传统的人工标注,需要标注师一步步给图像打上标签,即便是熟练的操作师也需要1-2分钟,而慧视SpeedDP标注一张图像的时间只需要7-8毫秒,你没听错,是毫秒。毫秒级别的优势是人工怎么也无法企及的。此外,人工标注是需要考虑重复、机械、枯燥工作带来的时间消耗,当人感到倦怠时,工作效率就会下降。而AI则不会,它就是一头不需要吃草的牛。Viztra-LE034图像处理板能够进行目标检测。广西哪里有目标识别经验丰富
怎样能够实现周界安防识别检测?贵州高性能目标识别情况
此外,在林河的生态维护中,会遇到一些例如垃圾偷倒、破坏林地、违规种养、偷排污水等问题对于人工巡检来说也是一大难点,要么难以发现,要么发现的不及时,而无人机的巡航能够尽可能做到时效性。另外,林河生态资源保护工作中,无人机可以捕捉到许多人工难以察觉的细节,如树木的生长状况、病虫害的发生情况、河道的夜间漂浮垃圾等,即使为管理人员提供更为准确的信息。可以说,无人机的运用是当下打造智慧林河长制比较有利的技术。贵州高性能目标识别情况
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...
四川慧视光电AI智能算法
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