深度學習技術,特別是神經網絡,已經在圖像和語音跟蹤領域取得了不小的進展。這些技術可以應用于物聯網設備,實現更加智能化的交互和控制。物聯網、人工智能和大數據的融合正在開啟一個智能化的新紀元。這種融合不僅推動了技術革新,還為各行各業帶來了深刻的變革。隨著技術的不斷發展,這一融合將推動智能家居、智能城市、...
我國西部地區地形復雜、天氣多變,許多電網架設在高山流水之間,給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是,不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人,其中無人機承擔巡檢工作,而智能化機器人進行維護,兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙,吊艙內置圖像識別傳感器,工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式,找出問題所在。無人機機動性靈活性十足,能夠便捷去到許多人工難以到達的區域,巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業,效率成倍提升。小目標識別算法找成都慧視定制。山西智慧安防AI智能安全帽識別
要打造更加智能化的邊海防無人機巡邏,則可以在光電吊艙中植入高性能的圖像處理板,通過目標識別、檢測算法的賦能,就能夠讓無人機實現目標識別檢測、目標鎖定跟蹤等功能。為了進行有效結合,成都慧視開發了多塊高性能的具備圖像處理能力的光電吊艙。例如慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙,集10倍光學變倍可見光相機、640×512高分辨率紅外相機、測程1.2km半導體激光測距機于一體,在邊海防巡邏時能夠晝夜成像工作。三軸高穩定精度平臺框架能夠有效保障畫面的清晰穩定,并對目標點位的定位。吊艙內置我司自主開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,該板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠在算法的作用下實現高空目標識別檢測、鎖定跟蹤人、車、船等目標,再通過和地面巡邏人員協調統一,就能夠打造邊海防的智能化體系。貴州定制AI智能圖像處理如何提升無人機識別跟蹤的精度?
在許多領域,無人機的作業環境相對復雜,需要識別處理圖像背景目標眾多,這種環境下,要想實現更高精度的檢測識別效果,圖像處理板的性能至關重要。在慧視光電開發的多款圖像處理板中,Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,8nmLP制程,搭載八核64位CPU,主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內置AI加速器NPU,支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現。
低空經濟成為當下火熱的行業之一,各行各業都想利用無人機為自己服務,但是卻面臨一個問題,專業人才嚴重不足。有關數據顯示,我國無人機經營性企業已超過1.7萬家,全國實名登記的無人機已超過200萬架。而無人機人才的缺口卻多達100萬,這就給低空經濟的快速發展按下了慢速鍵。各大高校陸續建設無人機專業,但是四年的教學路怎么也得一步一個腳印,為了應對市場需求,只能從高效率的教學方法著手,讓學生更多的結合實際操作進行學習,能夠讓學生在畢業之后更快的適應工作需求,進而提升穩定就業的概率。如何快速完成大量的圖像標注工作?
無人機只需要從基地起飛,就能夠對指定區域進行巡檢,智能攝像頭能夠自動問診地面,識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題,然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面,接收無人機回傳的數據,并進行診斷分析,整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診,是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板,就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計,尺寸為ф38*12mm,功率不超過4W,整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱,并且不會過多消耗無人機的續航。此外,Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片,2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI識別算法。河南開發AI智能應用
利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI算法。山西智慧安防AI智能安全帽識別
在無人機識別這個領域,應用十分廣,因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588,因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學,成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成,能夠根據不同規格的相機深度定制接口。(不同接口的RK3588圖像處理板)如果院校想進一步節約時間提升效率,成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上,根據需求幫助選擇合適的相機,并且針對算法這塊,我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發平臺SpeedDP,這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發,實現對新數據集的快速AI自動圖像標注,一方面省去大量手動標注工作,另一方面幫助提升算法性能。山西智慧安防AI智能安全帽識別
深度學習技術,特別是神經網絡,已經在圖像和語音跟蹤領域取得了不小的進展。這些技術可以應用于物聯網設備,實現更加智能化的交互和控制。物聯網、人工智能和大數據的融合正在開啟一個智能化的新紀元。這種融合不僅推動了技術革新,還為各行各業帶來了深刻的變革。隨著技術的不斷發展,這一融合將推動智能家居、智能城市、...
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