AI智能基本参数
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AI智能企业商机

无人机主导下的低空经济在物流运输、应急救援、智能巡检、农林植保等领域有着突出应用,而在辅助无人机进行运转的设备中,吊舱很重要。无人机吊舱中集各类传感器于一体,能够在无人机执行任务时,实时识别画面中的物体,帮助操控者进行信息收集,做出判断。而为了让无人机进一步智能化,慧视光电通过在吊舱中植入高性能的图像处理板,来实现AI和无人机的有机结合。这就是慧视VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定吊舱,它搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,可实现夜间微弱光线下的目标观测。FPV识别算法用SpeedDP帮助提升精度。辽宁智慧养老AI智能提供商

AI智能

中国的无人机在世界上可谓是独领,随着技术的发展,无人机的应用范围也越来越广。在无人机的一些应用领域中,如应急救援、安防等,需要利用无人机进行远程信息侦查、航拍以及图像识别处理等功能,这就需要一款轻巧、成本低、像素好、品质高的吊舱。市面上很多吊舱要么就是体积大,要么就是重量大,或者是不支持角度、角速度的反馈控制,很难达到上述应用场景的工作需求。为了解决这些难点,成都慧视针对性的开发了多款微型多光吊舱来适配不同行业不同领域的需求。贵州智慧工地AI智能解决方案无人机识别算法找成都慧视。

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激光除草是通过激光照射杂草,使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术,AI智能识别杂草,十分高效;同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法,不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织,同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力,而且适应性强,生产效率高,促进农业经济高质量发展。激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环,需要机器人正确识别杂草,而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能,通过不断的训练学习,AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前,市面上比较好用的AI深度学习平台众多,例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,就能够通过大量的数据部署,再经过长时间的训练,就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。

夏季,为了消减酷暑的炎热,下水消暑成了老老少少的选择,这也就给溺水事故埋下了隐患。以前,人工巡视虽然能够起到一定作用,但是仍不能避免时间差带来的弊端,每当发现后可能就为时已晚。而利用无人机,则可以开展不间断、高密度、大范围的巡视工作,其灵活机动的特点在巡湖巡河中十分高效。无人机搭载吊舱后升空,能够看得更远、更清晰,并且能够轻松飞到一些盲区进行巡视。如果只是搭载吊舱仍属于手动巡视的一种。如果要实现更加智能化的巡视,则可以在无人机光电吊舱的基础上定制植入具备智能识别检测的AI图像跟踪板,板卡在定制的对“人”的识别算法的赋能下,就能够对河道内、靠近河道的人进行自动识别跟踪,一旦发现有人靠近水域出现涉水等行为,无人机就可以主动靠近,并通过人工喊话、大喇叭等形式对相关人员进行劝导。SpeedDP将是图像算法工程师的得力助手。

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巡检机器人能够实现抵近待测设备,进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能,能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域,效率是人工的好几倍,并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择,例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,就可以很好的应用在电力巡检领域,这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核处理器;搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求,并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制,有效处理散热防水,为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI识别算法。贵州电力巡检AI智能供应商

AI算法训练帮助工具SpeedDP。辽宁智慧养老AI智能提供商

AI的不断应用发展使得传统的人工工作的弊端得到了很好的弥补。比如在图像标注这个领域,传统的标注需要招聘大量的人员,并且标注图像所耗费的时间精力也是不可估量的,而AI模型的出现让这一切都成为过去。利用慧视光电打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就能够针对场景识别进行特有的模型部署训练,通过大量的训练,让AI学会自动标注图像。平台采用标准的AI算法开发流程,通过从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的,平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练(分割任务*支持yolov8模型),通过不断额测试验证,就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部署的可视化AI开发功能。辽宁智慧养老AI智能提供商

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