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...
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,要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能,就能够对目标区域的物体进行AI识别分析,从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂,因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,采用了工业级芯片RK3588,采用先进架构,8核(4大4小)处理,算力能够达到6.0TOPS。同时,慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。慧视光电有几款图像处理板?云南RK3399Pro开发板图像识别模块高性能主板
随着AI的快速发展,对应的软硬件也得到了快速的普及,苹果公司已经推出了新一代的具有AI功能的系列产品,Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。无论是无人机用吊舱产品还是边海防用转台产品,如果前端没有具有AI能力的图像处理板卡或智能跟踪设备,没有高性能的AI算法,很难在激烈的竞争中获得优势。特别是针对一些特定场景或特定目标的检测跟踪性能提升,图像算法工程师的压力与日俱增。按照传统的做法,需要经过数据采集、人工标注、模型训练、模型部署、效果评估等流程。重庆轨迹图像识别模块应用慧视光电的RK3399是一款什么样的板卡?
而对于洪峰过境的地区,搭载吊舱的无人机能够帮助开展雨前雨后水库大坝、重点堤坝和山区道路险情巡查,排除重大灾害隐患。针对受困地区的人,无人机还可以远距离投送救灾物资,通过远程喊话进行安抚工作。慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱,是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。搭载于无人机上,能够在汛期应急救援领域开展全天候工作,实现高清成像、视频回传,为救援提供精细详细地信息。
作为一家致力于图像处理板、算法开发的公司,为了满足更多行业的锁定跟踪需求,慧视光电一直没有停止自己的技术革新。在现在的许多行业当中常常用到摄像头进行远程跟踪或者目标检测,例如安防巡检、巡湖护河执法、无人机投弹、周界安防等,当遇到目标较小不易辨认时,虽然能够看到更多的画面,但是物体的细节看不清,这时就需要通过镜头的变倍,来放大成像,来展示更多的物体细节。在以前,如果在锁定跟踪时进行变焦,就会丢失目标,当遇到目标出现在复杂的场景中时,就容易造成再跟踪失败的场景,例如在安防巡检时,有可疑人物入侵了目标区域,为了进一步获取可疑人物的细节,需要进行画面变倍,看看是男是女、着装如何、有何特征等,为后期的安保人员搜寻提供信息。RV1126图像处理板识别概率超过85%。
无人机被广泛应用于目标跟踪,其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后,无人机可以实现自主飞行,然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法,就能够分析摄像头范围内的物体,通过AI对特征的进一步提取分析,就能够单独识别出目标物体形状,并锁定其位置。这种技术可以用于众多领域的信息侦查、监视、打击等任务,比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术,可以通过在无人机中安装光电吊舱,然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板,通过算法的赋能就能够实现。RV1126可以根据需要定制。重庆轨迹图像识别模块应用
慧视RV1126板卡可以用于大型公共停车场。云南RK3399Pro开发板图像识别模块高性能主板
从2016年12月11日起,我国就正式施行林河长制。其中林长制主要职责是林业生态保护修复、森林防火、林业有害生物防治、森林资源管护以及野生动植物保护工作。而河长制是保护水资源,打造安全用水环境。这两项工作对我国的自然生态的稳定具有关键作用。在中西部许多地区,由于环境下复杂,对于林、河的巡护是一项困难的工作,不仅要花费大量的时间精力,还不能做到大面积的覆盖。随着无人机的落地应用,这种困难得到了有效缓解。无人机“加持”下的林河长巡查,形成了“人防+技防”的地空巡检新模式,覆盖更广、发现更及时。无人机凭借其灵活、轻巧的特点可以轻松飞越一些人无法到达的地点,还能够实时传输高清图像数据,节约时间成本,快速高效地获取资料,让管理人员对森林植被、河湖状况一目了然。云南RK3399Pro开发板图像识别模块高性能主板
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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