在很長一段時間內,傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展,AI化的篩查逐步采用,通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機,實時遠程監控糧庫,一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺...
無人機主導下的低空經濟在物流運輸、應急救援、智能巡檢、農林植保等領域有著突出應用,而在輔助無人機進行運轉的設備中,吊艙很重要。無人機吊艙中集各類傳感器于一體,能夠在無人機執行任務時,實時識別畫面中的物體,幫助操控者進行信息收集,做出判斷。而為了讓無人機進一步智能化,慧視光電通過在吊艙中植入高性能的圖像處理板,來實現AI和無人機的有機結合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見光慣性穩定吊艙,它搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器,具備大小兩個視場角,能夠實時輸出1080P的高清可見光視頻,可實現夜間微弱光線下的目標觀測。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。安徽RV1126主板圖像識別模塊算法研發
我們教一個小孩識物的時候,比如“蘋果”,首先要讓他反復的看到“蘋果”,他便能認識“蘋果”;他可能會認錯,把“梨”認成“蘋果”,這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多,辨識的能力就越強?;谏疃壬窠浘W絡的人工智能,讓機器具備理解的能力,基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據,比如“蘋果”的圖片;同時,要增加大量機器會認錯的“負樣本”,比如“梨”的圖片;然后經過一個深度神經網絡,反復學習,然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別,我們不僅要認出一個瓶子包裝,還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶,還要認出是哪個品牌的酸奶,甚至是哪個口味和規格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU,是一項極其龐大而復雜的AI工程。重慶RK3399Pro處理板圖像識別模塊算法研發具備工業級性能的板卡有哪些?
雖然現在各種公共交通已十分便捷,但是仍然存在許多無證、無資質的車輛,這些車輛無視交通法規,所以超速超載,儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口,經常會有很多人進行拉客,雖然說是坐滿就走,但是為了利益比較大化,超員那是常有的事。再比如暑期來臨,各種培訓班、托兒所成批出現,也由此滋生了許多“黑校車”,為了盡可能的節約成本,常常讓所有學生擠在一輛車內,嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發生,則需要警民合作,路人積極提供線索,而管理部分則迅速行動,對車輛進行追蹤攔截。
圖像識別技術在可以被廣泛應用之前,一個重要的挑戰是,怎樣才能知道一個模型對未曾出現過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中,數據集被隨機劃分為訓練集和測試集,模型也相應地在這個數據集上被訓練和評估。需要注意的是,在這種做法中,測試集擁有和訓練集一樣的數據分布,因為它們都是從具有相似場景內容和成像條件的數據中采樣得到的。然而,在實際應用中,測試圖像或許會來自不同于訓練時的數據分布。這些未曾出現過的數據可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓練數據不同?;垡暪怆娡瞥龅纳疃葘W習算法開發平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓練,達到快速圖像標注的目的,讓AI能夠更加精確的識別目標。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡,具備高性能、高精度的優點。
深度學習是機器學習的一個分支,只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的,它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如,神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候,邊緣檢測類的神經元先反應比較大,也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣,經過科學家大量的觀察與實驗,總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取,從一個簡單的層級到一個復雜的層級,這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式,首先拿到互聯網上海量的數據,拿到以后才有海量樣本,把海量樣本抓取過來做訓練,抓取到重要特征,建立一個網絡,因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡,肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層,但是有些復雜的,像剛才講的谷歌的,里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算,有的層會做圖像預算,一般隨著層級往下,特征會越來越抽象。RV1126是純國產化板卡嗎?吉林智慧交通圖像識別模塊定制方案
遠海牧場監控可以加裝慧視RK3399圖像處理板。安徽RV1126主板圖像識別模塊算法研發
國內頭部數據采集標注服務商云測數據在圖像識別數據服務的實踐我們了解到,其訓練數據服務方案已經在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業、家居、金融、安防、新零售、地產等行業。以智能駕駛場景為例,通過數據采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數據標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數據。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業人工智能優勢的優勢,塑造企業核心數據壁壘。安徽RV1126主板圖像識別模塊算法研發
在很長一段時間內,傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展,AI化的篩查逐步采用,通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機,實時遠程監控糧庫,一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺...
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