成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘图工具,将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度,相较于矩形框标注更加费时费力,如果遇到大量待标注目标,则极大地影响工作效率。慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。四川目标跟踪产品
目标跟踪(Target Tracking)是近年来计算机视觉领域比较活跃的研究方向之一,它包含从目标的图像序列中检测、分类、识别、跟踪并对其行为进行理解和描述,属于图像分析和理解的范畴。从技术角度而言,目标跟踪的研究内容相当丰富,主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识;同时,动态场景中运动的快速分割、目标的非刚性运动、目标自遮挡和目标之间互遮挡的处理等问题也为目标跟踪研究带来了一定的挑战。由于目标跟踪在视频会议、安全监控、导弹制导、医疗诊断、高级人机交互及基于内容的图像存储与检索等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值。甘肃可靠目标跟踪慧视AI算法是无人设备的“眼睛”。

无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像,而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案,实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案,两款产品均使用小巧设计,整体组合重量在30g左右,并且都采用小功耗设计,用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下,能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126,能够输出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标,能够识别像素为12*12的目标,且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右(净重5g(不含镜头)),像素分辨率为640*512,采用9/13/25mm三种定焦设计,支持18中伪彩选择,功耗小于0.75W。
如今,无人机在我们生活中的应用越来越广。例如无人机巡检安防领域,无人机能够到达人无法触及的一些角度,能够很大程度上扩大安防检查的覆盖面。在工地、电力、化工等行业,晚上巡检是必不可少的环节,并且晚上巡检还能发现白天无法看到的一些问题,在白天,一般的相机效果很好,能够看到非常清晰的监控画面,但是到了晚上,就心有余而力不足。这是因为以前大多数相机都是可见光相机,在晚上光源不佳时,就会出现成像模糊、漆黑。这种解决办法是采用红外热像仪传感器,即使在漆黑的夜晚,通过红外成像也能展现出清晰的画面。RK3588图像处理板识别概率超过85%。

2010年以前,目标跟踪领域大部分采用一些经典的跟踪方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征点的光流算法等。Meanshift方法是一种基于概率密度分布的跟踪方法,使目标的搜索一直沿着概率梯度上升的方向,迭代收敛到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift会对目标进行建模,比如利用目标的颜色分布来描述目标,然后计算目标在下一帧图像上的概率分布,从而迭代得到局部密集的区域。Meanshift适用于目标的色彩模型和背景差异比较大的情形,早期也用于人脸跟踪。由于Meanshift方法的快速计算,它的很多改进方法也一直适用至今。慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。甘肃可靠目标跟踪
AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。四川目标跟踪产品
新疆地缘辽阔、日照丰富,因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作,周期性的巡检必不可少,传统模式下需要人工一步一个脚印走出来,随着现在无人机的广落地应用,这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔,这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”,无人机从这里起飞,进行巡逻,再回到这里进行充电,循环往复。得益于智慧化的建设,这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力,可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。四川目标跟踪产品
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
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