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,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测...
智能配送机器人需要进行图像采集,并对图像进行深度分析识别,这样机器人才能在复杂的环境下完成任务。在机器人摄像头的基础上加装慧视RK3588图像处理板,就能通过先进的架构、工业级别的运算能力,对识别到的环境进行快速准确的分析,然后进行避障、行进等动作。采用智能机器人进行配送,能够有效提升随后一公里的配送效率,从而为客户带来更好地体验。
使用无人机进行快递配送是当下一个时兴的手段。无人机具备灵活、高效、便捷等优点。在无人机吊舱位置安装慧视微型双光吊舱,200多g的重量不会给无人机带来负担,却能给无人机对环境的识别带来极大便利,快递员只需要站在楼下,就能通过操控无人机精确识别楼层,进行配送,省去了挨家挨户上门的时间。 慧视Viztra-LE026图像跟踪板能够满足功耗低、高性能的需求。贵州数据目标识别经验丰富
SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程,即数据标注-> 模型开发-> 应用部署。旨在快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果。测试平台目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。为了尽可能减小测试工具与实际移动端部署程序之间的差异同时简化测试工具的开发难度,在设计测试平台程序时采用了一些特殊方法。首先使用C和C++设计封装了不同子任务的可执行程序,并通过读取不同配置文件的方式实现不同的功能,然后使用python+streamlit+子程序设计了web服务程序,用户可通过浏览器访问特定网址来使用测试平台。河南智能化目标识别郑重承诺无人机吊舱还可以搜集一些关键信息,例如大坝水位线,整个受灾区域的全貌,为救援指挥提供关键依据。
我国拥有世界上很长的输电电网,在2019年,全国电网铺设线路总长度达到563万公里,具备广覆盖大规模的特点。给我国经济生产和人民生活提供了基础保障。但随之也面临着严峻的电网维护任务,在以前,为了有效进行电网维护,会出现经常性的停电,给我们的生产生活造成了一定的困扰,要知道,在经济飞速发展的当下,如果发生停电,所造成的经济损失是不可估量的。因此定期的进行电网维护是电力行业很重要的工作。面对如此庞大的电网规模,我们的一代代电力运维工程师不辞艰辛付出了巨大的代价。
安全生产一直是发展过程中不变的话题。当前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,不少建筑工地陆续开工,建筑行业安全也越发受到社会各界的关注。该行业以事故高发、危险系数高而闻名,建筑工人常常暴露于高处坠落、电气和化学危险以及涉及重型机械和车辆的环境中。一般情况下,工地开工都会对工人进行安全教育培训,并且设有安全监管人员,但纯人力监管,常常因为疏忽大意酿成悲剧。加入科技的力量如监控等设备来辅助人力监管是一个很好的补充,但是传统监控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案就应运而生。图像处理板是目前主流的跟踪设备。
小区是社区的基本生活单元,如何守护这片净土是社会各界迫切需要解决的问题。小区安防主要以防火防盗为主,在以前,小区的防火防盗系统全靠物业保安的不间断巡逻,这一模式暴露出覆盖面、时效性不足等诸多问题。随着智慧城市建设的深入,运用各种科技设备将小区进行智慧化赋能,从而辅助防火防盗报警,物防模式相对于人防在覆盖面和监控时间有着优势。慧视光电开发的AI智能图像处理板通过定制算法的加持,能够在小区传统监控摄像头的基础上实现智慧小区的建设,能够实现门禁系统、火灾监测、周界安防、昼夜可视化小区监控等措施。传统的基于DSP的图像跟踪设备已经难以达到应用的要求。江苏专业目标识别远程控制
校园内的目标识别也很重要。贵州数据目标识别经验丰富
人工智能(AI)是指利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域,深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。通过海量的数据训练,给定一张图像,SpeedDP就能够使用已训练好的模型进行自动化检测并导出标注文件,整个过程完成实现自动化,能够有效减少人力干预。如果需要输出的图像数量庞大,那么是完全能够实现24小时工作,对于项目时间紧迫的企业,能够有效节约项目开发时间,进而在总体上减少项目成本支出。贵州数据目标识别经验丰富
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