多目標跟蹤是指在連續的圖像中,通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標,并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標出現和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能...
SpeedDP的出現則正好解決了這一問題,它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺,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。平臺支持本地化服務器部署,高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能,打造一個符合需求的AI模型,來幫助進行海量的數據標注,這不僅將節約大量的數據標注時間,更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。慧視Viztra-LE034圖像處理板。貴州圖像處理板標準
在如今的作業中,無人機路面巡查替代傳統的人工巡查,展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集,幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導,緩解交通壓力。貴州圖像處理板標準慧視光電能夠定制mipi接口的圖像處理板。
物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程,涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據,并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備,包括各種傳感器和執行器,是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為,生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法,可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。
無人機是巡檢領域的空中巡檢員,搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工,實現自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器,實現晝夜巡檢也不是夢,一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中,傳統模式下,工人只能采用望遠鏡遠程查看線路,不僅費眼睛,還費時間。同時,由于光線等外界因素的干擾,缺陷的確認也加大了難度,不得不背著安全帶近距離校驗,工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發現缺陷后,通過抵近觀察的方式進行仔細查看,收集缺陷周圍360°照片回去分析,不僅安全也高效率。慧視光電能夠定制LVDS接口的RK3588圖像處理板。
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。抖動跟蹤不丟失的圖像處理板。低壓線圖像處理板功能
慧視光電能夠定制CVBS接口的RK3588圖像處理板。貴州圖像處理板標準
進入冬季,北方各地陸續出現冰凍天氣,給不少地方的保供電工作增添了難度。目前,大多數地方都采用無人機巡檢的模式,但是面臨如此寒凍的天氣,無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下,人工巡檢又很難到達很多區域,所以還是不得不依靠無人機,只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測,這其中,用于進行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣,圖像處理板能否正常工作十分關鍵,因此選對圖像處理板,關系整個寒冬的電力巡檢。貴州圖像處理板標準
多目標跟蹤是指在連續的圖像中,通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標,并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標出現和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能...
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