AI智能基本参数
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AI智能企业商机

工业4.0就是无人作业的天下,各行各业都在进行无人化改造,农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向,我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物,累计投入智能农机和系统62万台(套),智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计,作业效率提升60%、人工减少50%、土地利用率在95%以上。这些无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作,而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控,要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板,这些图像处理板在算法的赋能下,能够实现精细的目标识别和检测,例如无人机,在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱,吊舱内置图像处理板,无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。采用SpeedDP一劳永逸。吉林智慧工地AI智能专业方案

AI智能

在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。然后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。重庆专业AI智能图像处理深度学习是神经网络和机器学习的进化,是人工智能社区的创意。

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图像识别以图像处理为基础,是指以图像为对象所开展的各种处理性工作,包括编码、压缩、复原及分割等。图像处理过程中,以图像输入后,一般情况下也会通过图像形态进行输出。在图像识别过程中,将处理后的图像输入,一般情况下输出类别与图像结构分析。也就是说,图像识别是一个自原始图像到物体类型的过程,原始图像经过图像处理后,抽取特征并加以分类对比,以图像样本库资源作为对比分析的参考依据,然后确定物体类型。从本质上来讲,可以将图像识别看作是对图像分类与描述进行研究的过程。在图像识别过程中,在对图像中物体进行检测分离之后,将物体特征提取出来,以形状、纹理特征等作为提取对象,一般将图像处理融入到图像特征提取环节中。待对比分析明确物体类型后,从结构层面上对图像进行分析。

机器视觉具有定位、识别、测量与检测四大功能,在工业领域中,机器视觉可以快速、准确地获取大量信息,并且易于自动处理,因此在质量检测方面有着广泛应用。而AI图像处理板只是实现这些功能的关键传感器。目前,国内的机器视觉领域已经形成了庞大的产业链,从以镜头、工业相机、图像捕捉与处理系统等软硬件研发制造组成的上游环节,到智能化机器视觉集成组装为主的中游环节,都非常成熟。AI的不断发展,为机器视觉不断拓展应用场景,而慧视AI图像处理板的高性能正好成为该领域的融洽解决方案,相信在不远的将来,会有越来越多的行业知道AI图像处理板将为他们带来巨大的便利。人工智能和机器学习算法可用于分析来自各种来源的大量数据。

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随着AI的快速发展,对应的软硬件也得到了快速的普及,苹果公司已经推出了新一代的具有AI功能的系列产品,Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。无论是无人机用吊舱产品还是边海防用转台产品,如果前端没有具有AI能力的图像处理板卡或智能跟踪设备,没有高性能的AI算法,很难在激烈的竞争中获得优势。特别是针对一些特定场景或特定目标的检测跟踪性能提升,图像算法工程师的压力与日俱增。按照传统的做法,需要经过数据采集、人工标注、模型训练、模型部署、效果评估等流程。数据的资源越好,模型的准确度就越高。河北智慧消防AI智能专业方案

利用SpeedDP能够实现降本增效。吉林智慧工地AI智能专业方案

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。吉林智慧工地AI智能专业方案

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