而AI標注則好很多,通過AI算法開發的基本流程,就能夠對AI進行深度訓練,讓其能夠像人眼一樣對圖像上的目標進行判斷分類,然后不同目標自動框選標注。這個工作主要是前期的模型訓練需要大量時間,而后期的圖像標注就很節省時間,通常情況下,一張圖片,只需要7-8ms就能夠精細標注完成,無論圖片上的目標數量和復...
隨著AI的快速發展,對應的軟硬件也得到了快速的普及,蘋果公司已經推出了新一代的具有AI功能的系列產品,Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產品還是邊海防用轉臺產品,如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設備,沒有高性能的AI算法,很難在激烈的競爭中獲得優勢。特別是針對一些特定場景或特定目標的檢測跟蹤性能提升,圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統的做法,需要經過數據采集、人工標注、模型訓練、模型部署、效果評估等流程。AI圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。陜西低空安防圖像識別模塊提供商
在林河生態維護中一些例如垃圾偷倒、破壞林地、違規種養、偷排污水等問題對于人工巡檢來說也是一大難點,要么難以發現,要么發現的不及時,而無人機的巡航能夠盡可能做到時效性。另外,林河生態資源保護工作中,無人機可以捕捉到許多人工難以察覺的細節,如樹木的生長狀況、病蟲害的發生情況、河道的夜間漂浮垃圾等,及時為管理人員提供更為準確的信息。無人機靈活便捷的特點可以很好地應用在此,可以說,無人機的運用是當下打造智慧林河長制的有利技術。貴州雙光成像圖像識別模塊平臺慧視光電開發的慧視RV1126圖像處理板,采用了國產高性能CPU。
工業4.0就是無人作業的天下,各行各業都在進行無人化改造,農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向,我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物,累計投入智能農機和系統62萬臺(套),智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計,作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作,而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控,要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板,這些圖像處理板在算法的賦能下,能夠實現精細的目標識別和檢測,例如無人機,在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙,吊艙內置圖像處理板,無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。
如今,AI已走入萬千企業,其展現出的強大賦能作用,讓無數企業受益。尤其實在制造業中,AI能夠賦能多個領域,讓企業更加高效、更加節能。例如許多大型的紡織工廠,定期的機器巡檢以及對產品的質檢至關重要。傳統模式是采用人工巡檢,大量的巡檢人員對各類的紡織機器和產品進行肉眼質檢,雖然這種模式效率低、精度無法掌握,但也是無賴之舉。隨著AI的發展應用,利用AI進行質檢,能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數據分析技術,就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統。RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。
目前,有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注,其中慧視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。此外,慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署,數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。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。慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。陜西低空安防圖像識別模塊提供商
無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現農藥精細噴灑、農作物精細拋糧等操作。陜西低空安防圖像識別模塊提供商
要解決這個難題,慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案,通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法,以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外,利用自研的深度學習算法開發平臺,通過不斷的深度學習,能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此,將這個算法用在無人機高空識別領域,完全能夠彌補傳統算法的不足,達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。陜西低空安防圖像識別模塊提供商
而AI標注則好很多,通過AI算法開發的基本流程,就能夠對AI進行深度訓練,讓其能夠像人眼一樣對圖像上的目標進行判斷分類,然后不同目標自動框選標注。這個工作主要是前期的模型訓練需要大量時間,而后期的圖像標注就很節省時間,通常情況下,一張圖片,只需要7-8ms就能夠精細標注完成,無論圖片上的目標數量和復...
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