YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端...
机器人是AI落地应用的一个很重要载体,AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中,传统的模式需要人工一步一步走出来,面对假设在各种环境中的输电线,这种模式弊端重重,费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线,在使用久了之后,难免会出现电力设备损坏缺失等问题,AI赋能下的机器人的出现,为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头,能够实现昼夜巡检,然后再内置高性能的AI图像处理板,就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术,实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能,实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。RK3399图像处理板识别概率超过85%。吉林边海防图像识别模块定制方案
无人机被广泛应用于目标跟踪,其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后,无人机可以实现自主飞行,然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法,就能够分析摄像头范围内的物体,通过AI对特征的进一步提取分析,就能够单独识别出目标物体形状,并锁定其位置。这种技术可以用于众多领域的信息侦查、监视、打击等任务,比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术,可以通过在无人机中安装光电吊舱,然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板,通过算法的赋能就能够实现。四川运动轨迹图像识别模块算法RK3588是小型化纯国产板卡。
而像标注、适配性移植部署等工作会耗费图像算法工程师大量时间和精力。对于时间成本的把控不到位,就变相增加了项目整体成本。基于以上强烈的市场需求,成都慧视光电技术有限公司经过两年的研发改进,推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,该平台一经推出就得到了广大图像算法工程师的高度认可,尤其是一些图像标注项目多、任务重的科研院所,更是对SpeedDP高度推崇。SpeedDP作为一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,能够给用户提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。平台提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,满足一些客户需要对敏感数据或特定数据进行训练防止数据泄露的要求。
目前,有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注,其中慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。慧视RK3399PRO图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。
如今,AI已走入万千企业,其展现出的强大赋能作用,让无数企业受益。尤其实在制造业中,AI能够赋能多个领域,让企业更加高效、更加节能。例如许多大型的纺织工厂,定期的机器巡检以及对产品的质检至关重要。传统模式是采用人工巡检,大量的巡检人员对各类的纺织机器和产品进行肉眼质检,虽然这种模式效率低、精度无法掌握,但也是无赖之举。随着AI的发展应用,利用AI进行质检,能够弥补了这些缺陷。通过在摄像头的基础上集成具备图像识别的AI图像处理板、AI算法以及大数据分析技术,就能够搭建一套简易但功能强大的AI质检系统。精确的远程打击可以采用慧视Rk3399Pro图像处理板.四川小体积图像识别模块器
用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。吉林边海防图像识别模块定制方案
AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求,成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP,它是一款入门级的AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能,提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析,大量的数据训练,SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型,通过这个模型,就能不断进行自动化的图像标注。吉林边海防图像识别模块定制方案
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端...
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