陕西目标识别自主可控

不久前，国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5，它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色，能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型，Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据，从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配，以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。成都慧视开发的用于目标识别的图像处理板怎么样？陕西目标识别自主可控

无人机用于目标识别跟踪具有灵活便捷的优势，从高空俯瞰，视野也很广阔，但是如果飞行高度越高，就会造成视觉上地面目标变小的情况，这时候如果无人机所携带的摄像头像素不足，则容易跟丢目标。这个难点采用成都慧视光电的AI图像处理板可以有效解决。慧视AI目标跟踪基于我司开发的瑞芯微高性能AI图像处理板，搭配自研的目标识别、跟踪算法，将这一套整合植入吊舱中，就能够对特定目标进行锁定跟踪，即便是无人机飞行高度的变化，肉眼很难辨别目标时，也不会丢失跟踪目标。江苏目标识别联系方式可以定制目标识别的算法吗？

目前推出的慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机，采用金属外壳，抗冲击力强，具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。而另一款慧视VIZ-YWT306微型三光吊舱集成可见光摄像机、红外热像仪、激光测距机，同样具备低功耗、小体积、轻重量强抗冲击的特点。两款吊舱都能够用于对车辆、人员等目标进行观察、识别、捕获、跟踪和测距，上报目标的图像、角度和距离信息。适装于无人机平台，用于对各类目标的侦察及跟踪。

西气东输、西油东送等带来了大量的油气管线建设，这些管道呈线性分布，长达百公里，是我国经济稳定发展的重要支撑。这些管道有的处在人口密集区，有的则位于山区、沙漠等环境恶劣区域，有些已运行20余年，历经风雨，腐蚀、损坏的迹象初显，存在极大地安全隐患，为保障能源供应稳定，定期的油气管线巡检便必不可少。在过去，管线巡检全依赖于巡检工人一步一个脚印走出来，他们必须得沿着长长的管线巡视，检查管道本体及环境。特别是对我国西部山区、西北沙漠和跨越大江大河等管线的巡查，以及在自然灾害发生时的巡线检查，需要消耗大量的人力物力成本，甚至一些区域还会危及到巡检人员的人身安全。成都慧视的目标识别算法是自研吗？

图像标注对于许多企业而言是一项至关重要的工作，但当面对海量待标注的图像数据时，又显得是那么的费时费力。对于图像标注师来说，每天要花费数个小时的时间和精力去手动标注一张张、一帧帧图像，随着AI的不断发展，这项枯燥无味的工作有着能够被替代的可能。人工标注师的成本通常在5-6K左右，当大量的数据需要标注时，所需岗位就会增多，需要工作的时间也变久，成本也就随之增加。而自动化图像标注工具的成本都是一次性的，一次付费，长久使用，随着时间的增加反而平摊了成本。找谁能快速定制目标识别用的图像处理板。四川哪里有目标识别情况

Viztra-ME025图像处理板能够进行目标检测。陕西目标识别自主可控

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。据悉，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%。陕西目标识别自主可控