目标检测基本参数
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目标检测企业商机

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%。慧视光电开发的板卡能不能用自己的检测算法?山西数据目标检测

目标检测

目前,采用图像识别技术来实现无人机规避其他障碍物是一个有效的方法。通过在无人机上植入图像识别模块,这个模块由图像处理板和相机组合而成,通过算法的赋能,就能针对不同物体实现快速AI识别,然后实现规避。而在图像处理板的选择上,成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板就十分合适。这块板卡采用了RV1126开发设计而成,外形呈圆形,体积小巧,尺寸为Ф38mm*12mm,重量只有12g,用在无人机上不会过多占用空间。此外,该板卡功耗≤4W,也不会增加无人机的续航负担。青海目标检测售后服务FPV检测识别可以搭载成都慧视开发的RK3588图像处理板。

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无人机是巡检领域的空中巡检员,搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工,实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器,实现昼夜巡检也不是梦,一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中,传统模式下,工人只能采用望远镜远程查看线路,不仅费眼睛,还费时间。同时,由于光线等外界因素的干扰,缺陷的确认也加大了难度,不得不背着安全带近距离校验,工人的安全也受到威胁。而无人机则可以在发现缺陷后,通过抵近观察的方式进行仔细查看,收集缺陷周围360°照片回去分析,不仅安全也高效率。

而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。智能化检测不仅能够减少原本人工检测的成本支出,还比人工更具效率,将是企业降本增效的一个途径,也是打造工业4.0的一个方案。慧视光电拥有小目标检测跟踪算法。

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夏季,为了消减酷暑的炎热,下水消暑成了老老少少的选择,这也就给溺水事故埋下了隐患。以前,人工巡视虽然能够起到一定作用,但是仍不能避免时间差带来的弊端,每当发现后可能就为时已晚。而利用无人机,则可以开展不间断、高密度、大范围的巡视工作,其灵活机动的特点在巡湖巡河中十分高效。无人机搭载吊舱后升空,能够看得更远、更清晰,并且能够轻松飞到一些盲区进行巡视。如果只是搭载吊舱仍属于手动巡视的一种。如果要实现更加智能化的巡视,则可以在无人机光电吊舱的基础上定制植入具备智能识别检测的AI图像跟踪板,板卡在定制的对“人”的识别算法的赋能下,就能够对河道内、靠近河道的人进行自动识别跟踪,一旦发现有人靠近水域出现涉水等行为,无人机就可以主动靠近,并通过人工喊话、大喇叭等形式对相关人员进行劝导。SmartDP可以打造目标检测算法模型。安徽目标检测售后服务

慧视Viztra-HE030能够用于复杂环境的目标检测。山西数据目标检测

无人机的迅猛发展,使得无人机的反制技术也水涨船高,常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术,通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板,在算法的作用下,就具备无人机识别的功能,为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快,因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图像处理板。我们都知道,当视频帧率越高时,视频越能够体现画面细节信息,而图像识别算法正是逐帧进行识别,因此,摄像头捕捉到的画面细节越多,识别的精度就会越高。山西数据目标检测

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