傳統的標注模式需要你對著目標不斷拉框,反復機械的動作做多了就變得“麻木”,影響效率還使人煩惱。而SpeedDP的出現,可以有效的提升標注效率。它能夠幫助使用者快速進行人、車、船等數據集的一鍵標注。SpeedDP依靠YOLO系列算法來檢測模型,實現“一鍵標注”和“目標檢測”,并且還提供豐富的算法參...
圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊,例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等,而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面:大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務,精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功,但在它進一步廣泛應用之前,仍然有很多挑戰需要我們去面對。遠海牧場監控可以加裝慧視RK3399圖像處理板。云南小體積圖像識別模塊方法
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主板圖像識別模塊人工智能芯片慧視RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。
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。
隨著無人機在城市管理領域的大規模應用,采用無人機追蹤地面車輛,然后配合地面攔截,成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛,就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸,遠距離追蹤車輛,實時上傳記錄位置,幫助地面執勤提升攔截效率。慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙,集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器,能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤,并及時上報目標的圖像和坐標信息。除此之外,無人機還可以實現智能化追蹤。通過在無人機光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板,這些板卡在目標跟蹤算法的賦能下,就能夠對目標車輛進行鎖定跟蹤,即便是車輛短時間內收到視野阻擋,在車輛后續出現時,也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核處理器能夠輸出6.0TOPS算力,可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定,同時可以根據輸出目標的靶量信息,對目標進行實時跟蹤。無人機小吊艙可以采用慧視RK3588圖像處理板實現遠程目標鎖定。
YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一,因為性能強大、消耗算力較少,一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用,包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后,近期,清華又推出了YOLOv10,作為計算機視覺領域的突破性框架,具備實時的端到端目標檢測能力,通過提供結合效率和準確性的強大解決方案,延續了YOLO系列的傳統。據悉,YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比,在性能相同的情況下,YOLOv10-B的延遲減少了46%,參數減少了25%。慧視RK3399PRO圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。云南小體積圖像識別模塊方法
成都慧視的工業級板卡有哪些?云南小體積圖像識別模塊方法
AI大浪潮下,許多企業都在不斷借助AI來提升自己的行業競爭力,數據標注企業也不例外,傳統的人工標注效率不足的弊端困擾了多年,如今新的“引擎”就在眼前,他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求,慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP,就可以替代人工進行海量的圖像數據標注。相比于人工,SpeedDP具有多個優勢。慧視SpeedDP的出現,將是數據標注企業降本增效的得力幫手,目前慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能,不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。云南小體積圖像識別模塊方法
傳統的標注模式需要你對著目標不斷拉框,反復機械的動作做多了就變得“麻木”,影響效率還使人煩惱。而SpeedDP的出現,可以有效的提升標注效率。它能夠幫助使用者快速進行人、車、船等數據集的一鍵標注。SpeedDP依靠YOLO系列算法來檢測模型,實現“一鍵標注”和“目標檢測”,并且還提供豐富的算法參...
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