SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估...
成都慧视光电技术有限公司开发的吊舱均搭载了高性能国产化芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板,这款板卡内部植入了自主研发的智能图像算法,架构更先进,核心数8核(4大4小),算力6.0TOPS,支持丰富的输出接口,同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。能够让无人机的“眼睛”智能化,让高空目标识别、信息侦查、锁定跟踪成为可能。RV1126定制板卡的性能突出。贵州视频图像识别模块软件
随着AI的快速发展,对应的软硬件也得到了快速的普及,苹果公司已经推出了新一代的具有AI功能的系列产品,Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。无论是无人机用吊舱产品还是边海防用转台产品,如果前端没有具有AI能力的图像处理板卡或智能跟踪设备,没有高性能的AI算法,很难在激烈的竞争中获得优势。特别是针对一些特定场景或特定目标的检测跟踪性能提升,图像算法工程师的压力与日俱增。按照传统的做法,需要经过数据采集、人工标注、模型训练、模型部署、效果评估等流程。山东自主研发图像识别模块人工智能RV1126是小型国产化图像处理板。
人脸识别始于20世纪60年代,随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新,人脸识别技术也获得了很大的突破,同时人脸识别也是生物特征的应用。其技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说,人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库,然后进行机器学习,通过采集需要解锁对象的面部数据,放进数据库进行比对,然后完成解锁。
虽然目前AI还没有那么让我们满意,但是在许多领域,当前的AI发展程度已经完全能够替代人工,胜任一些工作,图像标注就是其中之一。在人工智能、大数据分析、自动驾驶等行业都需要进行大量的图像标注工作,这些相关企业要么自己搭建团队,要么寻找外面的公司,于是就产生了大量的图像标注师岗位,这些岗位薪酬大都在4-6K之间,随着岗位数量的增多,成本也不断增加。对于专业的图像标注公司而言,有着源源不断的任务,那么这些图像标注师几乎不可能出现空挡时间,而对于有图像标注需求,但是这些需求并不持久、或者说断断续续,那么在这个空隙时间内,图像标注师就是一个闲职,产生的成本将是一个负担。慧视RV1126图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。
图像视频识别技术深入生活场景的背后,数据发挥着愈加重要的作用。我们都知道人工智能是通过大批量基于特定标注规则后学习的方法论。"数据标注"通过人工智能训练师将像素、语音信号、文本内容等转换为机器能理解,能看懂的数据内容,这样机器才能习得识别处理。因此,数据标注工作自然也就成为将原始数据变成算法可用AI数据的关键步骤,是关乎整个AI产业的基础,更是机器感知现实世界的源点。可以说得数据者,才得人工智能。高质量的AI数据对于图像视频识别技术的落地应用的价值毋庸置疑,高质量的AI数据将很大限度地提升图像识别的效率。可以说,数据之于AI产业的意义,就在于可以很大程度上提升AI在行业落地的效率与稳定,进而推动新基建的落地,可见其意义之深远。RV1126图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板,该板卡采用国产高性能CPU。河北图像识别模块算法研发
Viztra-LE034图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。贵州视频图像识别模块软件
桥梁助航标志的正常显示有助于引导船舶正常航行,防止出现撞上大桥等事故的发生。因此需要定期定时对水上标志进行检查,尤其是夜间。由于传统的人工巡检模式存在局限性和检查盲区,巡查范围不够细致、作业效率低下、执法人员存在人身安全隐患等问题,逐渐被逐步淘汰,取而代之的是无人机搭载吊舱后实行远程定期巡检。无人机搭载慧视光电开发的慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够实现昼夜成像,内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板,搭载自研AI跟踪算法,重量280g,能够对桥梁上助航标志进行位置、颜色、结构的昼夜观察识别,辅助上报目标的图像及坐标信息。贵州视频图像识别模块软件
SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估...
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