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...
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。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標(人、車)。山東圖像識別模塊AI智能
無人機吊艙除了在安防巡檢、應急救援等領域有應用前景外,隨著2024上半年低空經濟的大力發展,吊艙迎來了又一大應用市場。利用無人機載物運輸,具有便利高效的特點,它能夠彌補傳統運輸的不足,提高交通運輸的效率和靈活性,能夠有效連接城區與郊區、城與城之前的資源互送,做到資源的協調調配。低空經濟以無人機為載體,載動物品進行低空運輸,這個過程中就可以用到無人機吊艙,慧視無人機吊艙內置攝像頭+AI圖像處理板,能夠清晰獲得無人機前方畫面,在運輸時能夠實現避障等操作。慧視光電開發的VIZ-GT07D三軸雙光慣性穩定吊艙,集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩定平臺。超小的體積和重量,攜行方便,無論是白天還是夜間,都能夠獲取清晰的視頻畫面,為無人機運輸提供便利。貴州機載吊艙圖像識別模塊接口豐富成都慧視有工業級板卡RK3588.
AI的出現可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環境需求,成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發平臺SpeedDP,它是一款入門級的AI開發平臺,提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能,提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業務場景的定制化需求。經過前期的需求分析,大量的數據訓練,SpeedDP就能夠生成適合行業需求的訓練模型,通過這個模型,就能不斷進行自動化的圖像標注。
激光除草是通過激光照射雜草,使草葉內部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術,AI智能識別雜草,十分高效;同時針對性開發先進的多目標靶點定位及動態時延誤差補償算法,不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織,同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力,而且適應性強,生產效率高,促進農業經濟高質量發展。激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環,需要機器人正確識別雜草,而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能,通過不斷的訓練學習,AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前,市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多,例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺,就能夠通過大量的數據部署,再經過長時間的訓練,就能夠實現跟人眼一樣的目標識別能力。高精度的圖像識別可以用成都慧視開發的RK3588圖像處理板。
成都慧視光電技術有限公司推出的SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺,提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP功能簡潔、上手快,是當下進行AI深度學習訓練的重要的工具。而且目標識別檢測領域,成都慧視開發的高性能Viztra-HE030圖像處理板,可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力,精細分析識別到的物體,區分作物和雜草,進而為機器人提供正確的信息,輔助除草。定制板卡找哪個商家?河北RV1126開發板圖像識別模塊電子元器件
RK3399圖像處理板識別概率超過85%。山東圖像識別模塊AI智能
無損檢測法是一種常用的故障診斷技術,故障診斷從本質上來講就是模式識別問題,而模式識別又可以狹義地理解為圖像識別。從介紹圖像、圖像識別、圖像識別過程和圖像識別系統的基本概念著手,就幾種常用圖’像識別方法的原理和特點進行比較,給出了CCD圖像獲取系統的組成。然后結合發動機曲軸的一種自動磁粉探傷系統實例,對系統的圖像處理和識別流程進行詳細的討論,并針對一般無損檢測系統難以滿足曲軸的檢測要求和精度要求的狀況,提出經過改進的一種適用于曲軸的整體無損檢測系統。該系統有助于高效和完整地獲取整個曲軸的圖像,提高圖像信息的質量,從而提高發動機曲軸表面缺陷檢測的準確性和可靠性。山東圖像識別模塊AI智能
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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