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。该框架被大量用于各种实际应用,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,近期,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...
eVTOL是指电动垂直起降飞行器,大力开展eVTOL试点,是对低空经济的强动力注入,而无人机正是这一领域的关键选择之一。无人机在低空经济中扮演者重要角色,随着应用领域的不断增多,未来无人机的数量将呈式增长,届时eVTOL起降中心将聚集众多各式各样的无人机,如何高效有序的让无人机彼此工作而不互相干扰是行业值得思考的一件事。当许多无人机需要同时起飞执行不同的任务时,如果操控不当,或者收到外力影响,就容易出现事故,而人为的反应毕竟有延后,不可能做到完全的补救操作,因此无人机自身的规避措施建设一样重要。提升算法性能可以使用慧视SpeedDP。宁夏多系统适配图像标注应用

在无人机识别这个领域,应用十分广,因此针对于这方面的教学必不可少。目前国产化的识别传感器当属瑞芯微的RK3588,因此许多院校都会选择采用RK3588来进行教学,成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是利用RK3588打造而成,能够根据不同规格的相机深度定制接口。(不同接口的RK3588图像处理板)如果院校想进一步节约时间提升效率,成都慧视还可以提供训练学习设备的整套方案。在高性能Viztra-HE030图像处理板的基础上,根据需求帮助选择合适的相机,并且针对算法这块,我们能够提供一个高效的深度学习算法开发平台SpeedDP,这个平台能够通过大量的识别检测算法模型训练开发,实现对新数据集的快速AI自动图像标注,一方面省去大量手动标注工作,另一方面帮助提升算法性能。上海快速图像标注优势SpeedDP能够快速处理海量的图像数据集。

深度学习是机器学习的一个分支,只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的,它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如,神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候,边缘检测类的神经元先反应比较大,也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样,经过科学家大量的观察与实验,总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取,从一个简单的层级到一个复杂的层级,这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式,首先拿到互联网上海量的数据,拿到以后才有海量样本,把海量样本抓取过来做训练,抓取到重要特征,建立一个网络,因为深度学习就是建立一个多层的神经网络,肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层,但是有些复杂的,像刚才讲的谷歌的,里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算,有的层会做图像预算,一般随着层级往下,特征会越来越抽象。
在许多领域,无人机的作业环境相对复杂,需要识别处理图像背景目标众多,这种环境下,要想实现更高精度的检测识别效果,图像处理板的性能至关重要。在慧视光电开发的多款图像处理板中,Viztra-HE030图像处理板以6.0TOPS得以胜任。这款板卡采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588,8nmLP制程,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,支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为无人机AI识别的应用场景带来更强大的性能表现。大量的图像标注工作交给AI。

RK3588作为瑞芯微旗舰级芯片,工业级的算力受到了很多领域的青睐,但是由于前端相机的选择不同,并不是每块RK3588的图像处理板都可以直接拿来使用,需要的是根据相机接口和应用场景进行深度定制。成都慧视光电技术有限公司就有这样的快速集成定制的能力。作为拥有多年图像处理板开发经验的团队,成都慧视能够快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等丰富接口的RK3588系列图像处理板,并能够根据应用环境定制外壳、散热器等。一站式AI训练平台SpeedDP。上海信息化图像标注产品
SpeedDP能够减少机械式的图像标注工作。宁夏多系统适配图像标注应用
SpeedDP是成都慧视光电技术有限公司打造的深度学习算法开发平台,可运行于Windows或Linux操作系统,可完成自动标注、AI算法(目前支持目标检测)开发(项目配置、训练、评估、测试)、模型部署等相关功能,充分保证数据安全的基础上,帮助客户减少人力、物力消耗,节省开发时间。目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。对于一些有图像标注的企业单位,SpeedDP能够帮助进行快速的图像标注,提升效率。宁夏多系统适配图像标注应用
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。该框架被大量用于各种实际应用,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,近期,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...
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