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、...
一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業,因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中,園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損,給生產帶來了風險,一旦檢查疏忽,后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備,避免直接接觸,實現對關鍵點的變倍放大觀察,發現已存在或者潛在的泄漏、損壞,有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈,能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控,無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險,確保人員安全。成都慧視開發的VIZ-100T三軸三光微型吊艙,具備10倍變焦能力的可見光相機,在白天進行巡檢時,能夠遠距離對設備進行觀察分析,同時集成了640*512的高分辨率紅外相機,能夠實現清晰的紅外成像,在夜間進行安全巡檢,搭載于小型無人機上,能夠對出現問題的目標點位進行定位,實時視頻數據回傳,為園區巡檢提供安全保障。AI算法訓練標注一體平臺SpeedDP。重慶慧視光電AI智能應用
在我們生活生產中,許多小型化的無人機類似于昆蟲,憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復雜的環境中執行飛行任務。但是再精細化的操控,也難以做到完全避免障礙物的阻礙,因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環境進行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理板,再定制化目標識別檢測的算法,通過對這類無人機作業環境的大量深度學習,就能夠讓無人機AI愈發聰明,能夠快速識別攝像頭范圍內的物體,從而實現避障的操作。圖像識別AI智能口罩識別如何保障算法識別精度?
AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板,定制AI檢測算法,就能夠實現對物體的質量檢測。在智能檢測領域,圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業的作業環境不同,對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此,需要根據實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業生產中的質量檢測,由于工業儀器的精密復雜,就需要高性能的AI圖像處理板,通過大算力實現快速數據處理。成都慧視開發Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業檢測需求。
目標識別算法是一種深度學習算法,其聰明程度需要我們不斷訓練,這就得益于大量的圖像標注,通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注,能夠讓AI更加聰明,標注得越多,識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺,他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型,實現對新數據集的快速AI自動標注,以此反復,幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間??梢詭椭M行算法訓練的工具有哪些?
成都慧視開發Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車,湖面船舶的檢測,如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標識別算法的賦能下,就能夠實現人車船的檢測識別。SpeedDP將是圖像算法工程師的得力助手。湖北智慧小區AI智能口罩識別
哪些平臺適合訓練算法?重慶慧視光電AI智能應用
慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺,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。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外,慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署,數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。目前慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能,不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。通常情況下,AI開發的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟,而SpeedDP正式采用標準的AI開發流程,從數據標注到模型開發,然后進行模型部署,來逐步實現自動化的圖像標注。這將為企業節約大量的人力物力,同時提升可觀的效率。重慶慧視光電AI智能應用
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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