成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數據的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明...
例如是飛過來的雜物,還是闖入的人或者動物,如果攝像頭能夠智能識別,那么就可以實現上述目的。而要實現這樣的功能,一個很簡單的方法就是在傳統攝像頭的基礎上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接,在目標識別算法的賦能下,就能夠對攝像頭獲取的物體進行AI識別分類,從而對攝像頭發出指令是否鎖定跟蹤目標,從而轉動攝像頭。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板,是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發而成的高性能板卡,芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;高性能+強大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。定制算法也能夠進行訓練嗎?云南異物監測AI智能算法分析系統
新疆地緣遼闊、日照豐富,因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作,周期性的巡檢必不可少,傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來,隨著現在無人機的廣落地應用,這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔,這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”,無人機從這里起飛,進行巡邏,再回到這里進行充電,循環往復。得益于智慧化的建設,這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力,可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。山西AI智能安全帽識別科研、事業單位進行圖像標注工作就選慧視SpeedDP。
搭建這樣的高效質檢系統可以采用成都慧視技術有限公司開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,板卡采用了瑞芯微全新高性能芯片RK3588,能夠憑借8核處理器輸出6.0TOPS的算力,應用于質檢系統,能夠實現快速的圖像識別處理。同時成都慧視光電技術有限公司還可以針對行業特性,定制可應用的AI算法,讓企業更好地賦能。借由AI智能化檢測技術的應用,既能夠契合消費者對于產品的至臻需求,亦能夠增強企業的競爭力,促進整個行業的進步。
這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板,這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼,有了這個智慧眼,無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別,從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成,具備2.0TOPS的算力,外形呈圓形化設計,整體外觀大小為Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢,不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。AI算法訓練標注一體平臺SpeedDP。
SpeedDP作為一個服務型AI平臺,它能提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺所需算法并不是固定的,使用者可以根據自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發,例如平臺經過不斷的迭代,目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便,在圖像標注領域其基本使用方法是:1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正SpeedDP是一個AI算法訓練平臺。湖北開發AI智能科技
利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI算法。云南異物監測AI智能算法分析系統
成都慧視開發的各款式的AI圖像處理板,就是助力低空經濟發展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力,在低空經濟領域,能夠讓無人機實現智慧化賦能。成都慧視開發的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030,具備6.0TOPS算力,是當下國產圖像處理板的性能前列的產品,對于一些復雜應用場景下的識別,RK3588是當仁不讓。我司可以根據需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,實現快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,整體呈小型化設計,尺寸小,整體功耗不大于4W,用在無人機領域,一不會過多占用空間,二不會增加無人機的功耗負擔,2.0TOPS的算力,也能滿足大多數應用場景的需求。云南異物監測AI智能算法分析系統
成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數據的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明...
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