目標識別算法是一種深度學習算法,其聰明程度需要我們不斷訓練,這就得益于大量的圖像標注,通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注,能夠讓AI更加聰明,標注得越多,識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度...
小興安嶺的日常巡護,是構筑東北生態安全的必要措施,進入冬季,整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋,按照傳統的巡檢模式,危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%,只靠肉眼的觀察,很容易錯過死角空白區的潛在危險,因此,無人機上線了。將無人機智能化,在吊艙的基礎上加裝具備智能圖像處理的板卡,再通過定制算法的植入,一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復雜的環境,成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任,這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠輸出6.0TOPS的算力,考慮到小興安嶺冬天寒冷的環境,這款板卡能夠適應零下40℃的環境,長時間的戶外工作不在話下。利用慧視SpeedDP能夠幫助提高FPV跟蹤精度。陜西電力運維AI智能高效處理
無人機在高速公路巡檢中的作用越來越突出,特別是在十一黃金周這樣的出行高峰,高速公路的安全和暢通至關重要。傳統的巡檢模式受到人力物力以及時空的限制,弊端很大,難以實現精細大面積的監控疏導。無人機靈活機動的特點則能夠很好的彌補時空的局限,而想要進一步減少人力物力的付出,則需要打造智能化的無人機,通過AI賦能,讓無人機更加聰明。打造智能化無人機可以在無人機吊艙的基礎上加裝高性能的AI圖像處理設備,成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力,用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作,板卡采用了國產化芯片RK3588,在算法的賦能下,能夠實現高效巡檢。安徽智慧園區AI智能服務平臺AI自動圖像標注工具要多少錢?
但這也遇到很多難點,通常情況下,視頻回傳的延遲大概在200ms左右,隨著大量的彈打出,視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力,如何在通信帶寬有限的情況下,保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸,是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題,慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合,推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內,例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內,多路視頻和交互控制共用一對收發信道,信道支持數據透傳,外部系統可以使用該信道,傳輸任意格式的數據;可實時調整視頻碼率,在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像??梢允乖O備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發;能夠基于H265實時視頻編碼;可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機,實現15ms的低延遲編解碼,加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右,目前業界前列。通用性強,使用更加靈活,適用更多應用場景;支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸(1080P60FPS),徹底解決“帶寬苦惱”;整體時延約60ms(含相機、編解碼、顯示,不含傳輸),實現實時控制、實時打擊。
SpeedDP作為一個服務型AI平臺,它能提供從數據標注、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。平臺所需算法并不是固定的,使用者可以根據自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發,例如平臺經過不斷的迭代,目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便,在圖像標注領域其基本使用方法是:1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正提高算法識別精度的方案有哪些?
在許多領域,無人機的作業環境相對復雜,需要識別處理圖像背景目標眾多,這種環境下,要想實現更高精度的檢測識別效果,圖像處理板的性能至關重要。在慧視光電開發的多款圖像處理板中,Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,8nmLP制程,搭載八核64位CPU,主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內置AI加速器NPU,支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現。如何快速完成圖像標注工作?陜西電力運維AI智能高效處理
AI算法訓練幫助工具SpeedDP。陜西電力運維AI智能高效處理
多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態,通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具,將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度,相較于矩形框標注更加費時費力,如果遇到大量待標注目標,則極大地影響工作效率。陜西電力運維AI智能高效處理
目標識別算法是一種深度學習算法,其聰明程度需要我們不斷訓練,這就得益于大量的圖像標注,通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注,能夠讓AI更加聰明,標注得越多,識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度...
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