深度學習技術,特別是神經網絡,已經在圖像和語音識別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、...
我國擁有世界上很長的輸電電網,在2019年,全國電網鋪設線路總長度達到563萬公里,具備廣覆蓋大規模的特點。給我國經濟生產和人民生活提供了基礎保障。但隨之也面臨著嚴峻的電網維護任務,在以前,為了有效進行電網維護,會出現經常性的停電,給我們的生產生活造成了一定的困擾,要知道,在經濟飛速發展的當下,如果發生停電,所造成的經濟損失是不可估量的。因此定期的進行電網維護是電力行業很重要的工作。面對如此龐大的電網規模,我們的一代代電力運維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價。無人機吊艙還可以搜集一些關鍵信息,例如大壩水位線,整個受災區域的全貌,為救援指揮提供關鍵依據。河南多系統適配目標識別聯系方式
人工智能是利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學習是人工智能的子領域,其算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這一能力能夠很好地運用在圖像標注領域,取代傳統的人工標注,提升效率。圖像標注首先要進行目標檢測,通過給定一張圖像,讓計算機計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小(目標框)。在AI的幫助下,計算機能夠快速地進行海量圖片的檢測篩選。基于這一需求,慧視光電推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺,作為一款針對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開發功能重慶高性能目標識別辦公平臺圖像處理板的性能決定了目標識別的速度和精度。
無人機在我們生活生產過程中越來越常見,并且隨著技術的發展,無人機已經不局限于簡單的進程服務,而是需要遠程服務,攜帶吊艙,達到遠程抵近觀察、高空識別等目的。而要想實現這些功能,吊艙內部的圖像跟蹤板就十分關鍵。給大家簡紹一款無人機吊艙用的板卡——慧視Viztra-LE026圖像跟蹤板。慧視Viztra-LE026圖像跟蹤板采用的是瑞芯微高性能國產化芯片RV1126,具備4核ARMCortexA7,支持NEON和FPU。支持INT8/INT16運算的NPU,運算能力達到2TOPS。
傳統的人工標注需要一個人坐在電腦前,對每一張圖像進行分類然后打上標簽,動作反反復復,呈機械化,久而久之便會讓人產生厭倦。而AI自動化人工標注就不同,在進行完AI模型訓練后,AI就能夠自動輸出標注好的文件。這就是慧視光電推出的AI自動化圖像標注工具——SpeedDP深度學習算法開發平臺。平臺是一個針對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。通過利用SpeedDP進行模型部署,利用深度學習的特性讓AI通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。慧視光電開發的圖像處理板還能夠跟蹤小目標。
隨著網購的不斷興盛,物流企業之間逐漸“卷”起來了,通過智慧物流的建設,來提升自家物流速度、物流服務體驗,以獲得更多的市場青睞。與傳統物流不同,智慧物流讓物流系統通過傳感器獲取各種末端信息,然后將信息通過互聯網傳輸到數據中心進行相應存儲和處理,進而指揮各個物流環節執行相應操作,高效整合、調度和管理各類物流資源,為各參與方提供應用服務。從功能框架看,智慧物流主要包括智能感知、智能決策、智能執行三大模塊。從技術框架看,智慧物流主要包括智能運輸、智能倉儲、智能配送、智能包裝、智能裝卸、智能信息處理六個方面。要想實現這些功能,智能化圖像處理板能夠提供巨大幫助。慧視光電開發的智能圖像處理板在定制化的算法賦能下,能夠進行自主化的目標檢測識別。在智慧物流領域,能夠幫助企業實現很多智能化、無人化場景。其原理是提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像,跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測,找到之后進行實時跟蹤。天津無源目標識別辦公平臺
監控在板卡和算法的作用下就能實現精確地目標識別功能。河南多系統適配目標識別聯系方式
作為針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺,SpeedDP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。此外,針對于研究所等需要數據保密的企業單位,本地化服務器部署,能夠讓數據敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標檢測算法的開發,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。平臺支持labelimg數據標注格式,用戶采集得到圖像數據后使用labelimg工具進行數據標注,然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓練。河南多系統適配目標識別聯系方式
深度學習技術,特別是神經網絡,已經在圖像和語音識別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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