目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
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目标识别企业商机

春夏交替时节,是森林火灾高发的时候,特别是在我国广袤的中西部森林地区,各种火灾层出不穷。森林火灾的应急救援需要面临更多的环境问题,据消防员介绍,想要快速精细有效地扑灭森林火灾需要克服无法接近、扑救难度大、指挥协调统一性、消防员人身安全等四大难题。由于森林火灾爆发区域多处于深山老林等偏远地区,每当发现火情时,火势已经扩大化,从远处赶来的消防员一不清楚火灾具体状况,二不了解受灾地环境状况,盲目的强行扑火无疑会带来更大的安全隐患。为了应对这诸多难点,首先要做的就是了解整个火势的范围以及森林的布局情况,进而传递信息到指挥中心,做好整体救援部署,做到各方协调统一,这样才能事半功倍。在森林防火的信息侦查领域,无人机吊舱是行业优先。想实现目标识别功能很简单。黑龙江国产目标识别郑重承诺

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无人机被称为“空中卫士”,它能帮助有关部门实现高效的路面信息侦查管理,高速巡检就是落地应用的领域之一。据广东交通集团消息,清明假期,有关部门在部分路段启用无人机进行高速巡检,与路面定点监控和流动巡逻车形成动态互联。无人机在进行高速巡检时,灵活便捷的特点十分适用于车流量大的节假日高速路段,无人机搭载吊舱后能够实时回传沿线路面车辆信息,还能够支撑视频通信,广播喊话,便于管理部门及时了解高速信息,做出判断。无人机只需十几分钟就能够快速完成5公里的巡检,效率比路面流动巡逻车快得多,而且看到的信息更多。上海国产目标识别联系方式慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板就是无人机吊舱用的板卡。

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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能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如,YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍,同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B 的延迟减少了 46%,参数减少了 25%。

中国当前比较先进的农业生产基地中,一辆辆收割机在田野间来回穿梭,无比繁忙,但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率,使播种、施肥、旋耕、开沟一体化,实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果,一是可以采用接入卫星系统的模式,将收割机集成北斗终端,把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统,无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头,再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板,通过目标识别、检测算法的赋能,让无人收割机实现智能化。无人化需要目标识别技术。

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AI越发成熟的当下,可以说是让人工标注师们走到了行业分岔路口,虽然图像标注的人力成本看上去已经很低了,但是AI的出现,让成本一降再降成为可能。从目前的状况来看,AI替代人工进行图像标注将是板上钉钉,毕竟AI的优势太大了!以慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP来说,简直碾压。传统的人工标注,需要标注师一步步给图像打上标签,即便是熟练的操作师也需要1-2分钟,而慧视SpeedDP标注一张图像的时间只需要7-8毫秒,你没听错,是毫秒。毫秒级别的优势是人工怎么也无法企及的。此外,人工标注是需要考虑重复、机械、枯燥工作带来的时间消耗,当人感到倦怠时,工作效率就会下降。而AI则不会,它就是一头不需要吃草的牛。机械手臂想实现精确操作,图像处理板很关键。广西安全目标识别

加油枪能够实现自动加油,是因为摄像头具备了目标识别的能力。黑龙江国产目标识别郑重承诺

收割机行进工作时,AI图像处理板能够快速处理识别摄像头获取的田野环境,分辨哪些是泥土,哪些是作物,哪些是杂草。这种模式相对于接入卫星的方法,成本相对较低,效果却大差不差。这种AI图像处理板可以在成都慧视光电这边定制,比较适合的采用了国产高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板,这块板卡具备工业级的处理性能,拥有四大四小八核处理器,处理能力达到6.0TOPS,用在无人农业作业领域,可以快速正确地处理分辨作物、土壤、杂草等信息,实现智能化农业作业。黑龙江国产目标识别郑重承诺

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