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...
多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。不再需要招聘专门的图像标注师。广西图像标注哪里买

无人机在军备领域有着突出作用,它不仅能帮助进行信息侦查,还能进行智能炮弹高空精细打击。其中,在智能精细打击领域,少不了人工智能的参与。通过人工智能的控制分析,能够实现对打击目标的AI识别。选择这样的方式,能够减少末端打击时对方电子干扰的影响,尽可能保证无人机的重复使用,图像处理设备显然比无人机本身更加经济。除了硬件方面,要实现这样的精细打击,算法的能力至关重要。在实际应用落地之前就需要大量的模拟试验来验证算法的识别能力,这个过程周期不可估量。传统方式下,需要大量的外场测试验证,整个流程繁琐费时费力。而这个工具的出现,则很好的优化了这个过程。天津哪里有图像标注有没有节约大量图像标注时间的办法?

无人机在农业领域能够实现高效率的施肥、播种等操作。但是不同的作业环境对于无人机的工作性能要求不一样,同样的方案在平原地区适用,在高原地区就不行。因此针对于特殊作业环境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原这样地貌复杂、低气压、大温差的特点,参与智能化工作的各个部件需要符合这样作业环境特点的性能要求。不比平原的一马平川,高原由于环境复杂,地形起伏对于无人机的飞行也需要进行控制,无论是高度还是速度甚至距离都需要进行严格限制,防止出现撞机等事故。因此,这个方面的智慧化建设就需要无人机具备智能避障的功能,无人机需要在高速度或者远距离的情况下识别树木、电线杆、石头等障碍物,并能够实现避障。
利用无人机实现智能化识别能够帮助我们提升许多工作效率,在很多行业都有应用。像安防巡检、交通管理等,飞在高空的无人机比传统的地面巡逻更有视野,更能搜集掌握全局信息,再通过和地面巡逻的配合,能够有效减少工作量。但是在无人机识别的过程中会遇到很多问题,比如当环境变得复杂时,识别的精度可能就会受到影响。AI识别算法是一种深度学习的算法,它不是一成不变的,它也需要适应不同的环境,因此对于AI算法的训练也必不可少。SpeedDP是一个降本增效的好工具。

SpeedDP有4+3的功能组合,为不同需求的客户提供定制化服务。项目配置:含任务属性(当前支持目标检测)、算法模型(当前支持YOLO-X)、项目参数等;模型训练:支持模型参数配置、训练过程可视化等;模型评估:支持评价体系(如:AP)、结果统计等;数据测试:支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果;自动标注:基于导入数据集快速生成标注结果,支持标注工具(LabelImg)读取和调整;(可选)模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平台,RKNN/RKNN2)两种部署方式;(可选)Web服务:支持快速搭建Web服务,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务;(可选)SpeedDP能够快速处理海量的图像数据集。贵州国产化图像标注什么价格
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一。广西图像标注哪里买
小兴安岭的日常巡护,是构筑东北生态安全的必要措施,进入冬季,整个小兴安岭将处于冰雪覆盖,按照传统的巡检模式,危险且费力。整个小兴安岭森林覆盖率达到96%,只靠肉眼的观察,很容易错过死角空白区的潜在危险,因此,无人机上线了。将无人机智能化,在吊舱的基础上加装具备智能图像处理的板卡,再通过定制算法的植入,一个智慧“巡检员”就上线了。面对大森林这样复杂的环境,成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030可以胜任,这块板卡采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588,能够输出6.0TOPS的算力,考虑到小兴安岭冬天寒冷的环境,这款板卡能够适应零下40℃的环境,长时间的户外工作不在话下。广西图像标注哪里买
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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