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。搭载摄像头以及传感器等设备后,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。这种技术可以用于各...
传统的监控类设备有画无声,朝向哪个方向就只能监控哪个方向,只能依靠人为旋转,十分不智能。这样的弊端可以用图像处理板来解决。图像处理板在算法的加持下,能够对监控设备进行赋能,监控所能覆盖的区域将实现AI智能化监控,当有人有物靠近该区域,监控设备就能通过AI识别立即锁定跟踪,一旦有危险行为就能立即报警。对于单元门的防护,图像处理板同样能够实现智能化安防,高性能的处理器能够快速识别认证来访人信息,进而快速授权后自动开门人工智能和机器学习在建筑领域的优势之一是能够自动执行某些任务。吉林应急救援AI智能明火识别
近年来,人们越来越认识到深入理解机器学习数据的必要性。不过,鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力,它在计算机视觉领域的广泛应用,尚有待进一步开发。通常,在物体检测中,通过定义边界框,来定位图像中的物体,不仅可以识别物体,还能够了解物体的上下文、大小、以及与场景中其他元素的关系。同时,针对类的分布、物体大小的多样性、以及类出现的常见环境进行了解,也有助于在评估和调试中发现训练模型中的错误模式,从而更有针对性地选择额外的训练数据。吉林应急救援AI智能明火识别AI自动图像标注平台SpeedDP。
人工智能为各行各业带来了产业变革,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。
物质生活水平的不断提高下,人们对工作、居住等环境安全的重视与日俱增。特别是在城市中,选择一处房子,除了区位地段,其安防水平也是人们首要考虑的一点。传统的社区依靠人工巡查来实现安防,即便是监控普及后,传控监控的有画无声、无法24小时监视等弊端也一样突出,人工+监控的人力运维成本增加使得安防责任服务商苦不堪言,效率低、漏洞多、死角无法覆盖的问题使得居民怨声载道。随着AI的不断发展,智慧社区开始逐步建设,社区的安防措施也逐渐向智能化转型。毫秒级的AI图像标注工具SpeedDP。
随着大模型时代到来,模型参数呈指数级增长,达到万亿级别。大模型逐渐从支持单一模态和任务发展为支持多种模态下的多种任务。在这种趋势下,大模型训练所需算力巨大,远超单个芯片的处理速度,而多卡分布式训练通信损耗巨大。如何提高硬件资源利用率,成为影响国产大模型技术发展和实用性的重要前提。成都慧视推出的AI训练平台SpeedDP就可以通过大量的数据注入,让AI进行不断的模型训练,不断地深度学习能够让AI更加聪明,为目标检测、目标识别提供帮助。SpeedDP能够替代传统的人工标注师。湖北电力运维AI智能方案**
工程师以RK3399PRO核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。吉林应急救援AI智能明火识别
随着美国对我国半导体产业日益严厉的制裁,原来在市场上占有率极高的海思系列芯片,特别是基于海思芯片的AI平台日益减少。华为AI芯片的缺货,并没有导致中国AI行业的衰退。瑞芯微近年来发展迅猛,推出了用于AI的系列化芯片,低性能1126系列、中性能3399系列、高性能3588系列,同时其他AI芯片厂家也在不停推出自己的硬件平台。随着应用面的扩展,基于应用的很多公司应运而生。如果要达到理想的AI效果,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这些工作必不可少,这需要消耗大量人力和财力。市场急需一款基于瑞芯微简单医用的开发平台以提升产品的实际使用效果以及产品推出的速度。吉林应急救援AI智能明火识别
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。搭载摄像头以及传感器等设备后,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。这种技术可以用于各...
国产化目标检测设备
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