AI智能基本参数
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AI智能企业商机

随着生活品质的提升,现在无论是企业还是个人都对智能化的需求有所提升,这就对于摄像头提出了新的要求。现在市面上的传统摄像头都只具备记录功能,受限于镜头的视野范围,就算可以转动也必须是手动操作,尚不能实现自动化。但在智慧安防等领域,如果摄像头能够实现自动化转动,那将进一步提升安防水准。自动转动并不是目的,它的深层需求是需要对视野目标进行锁定跟踪,从而操控镜头转动。这就需要摄像头智能化。摄像头需求识别出现在镜头的物体。AI可以进行快速的海量图像数据的标注。重庆智慧视觉AI智能监控

AI智能

AI的不断应用发展使得传统的人工工作的弊端得到了很好的弥补。比如在图像标注这个领域,传统的标注需要招聘大量的人员,并且标注图像所耗费的时间精力也是不可估量的,而AI模型的出现让这一切都成为过去。利用慧视光电打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就能够针对场景识别进行特有的模型部署训练,通过大量的训练,让AI学会自动标注图像。平台采用标准的AI算法开发流程,通过从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的,平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练(分割任务*支持yolov8模型),通过不断额测试验证,就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部署的可视化AI开发功能。河南开放AI智能厂家SpeedDP图像标注操作流程很简便。

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巡检机器人能够实现抵近待测设备,进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能,能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域,效率是人工的好几倍,并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择,例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,就可以很好的应用在电力巡检领域,这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核处理器;搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求,并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制,有效处理散热防水,为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。

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。我国今年也把“人工智能+”写入了工作报告。

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无人机要进行AI识别,需要的是模拟人眼,对需要识别的物体进行图像处理,AI通过大量的模型训练,能够具备对物体进行特征提取进行分析的能力,从而实现整个流程的自动化,达到无人机智能识别的目的。但不同的事,无人机的目标识别和传统的摄像头还是又不晓得区别,传统的摄像头是静态的,而无人机搭载如光电吊舱飞在空中时,需要处理实时动态的信息,这就是对目标的锁定跟踪能力。这样的结果可以采用将AI图像跟踪板植入吊舱的方法来实现。无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割,长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。智慧视觉AI智能视觉识别

通过AI模型训练,SpeedDP能够更加精确的识别图像。重庆智慧视觉AI智能监控

图像标注就是给图像打上标签标记,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘专门的图像标注师,随着AI的不断发展,这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域,深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布来实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。目前,有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注,有的是纯手动拉框,有的则可以帮助我们进行自动标注。重庆智慧视觉AI智能监控

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