目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

作为针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,SpeedDP深度学习算法开发平台提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。此外,针对于研究所等需要数据保密的企业单位,本地化服务器部署,能够让数据敏感的用户也无惧信息安全威胁。目前慧视SpeedDP主要提供目标检测算法的开发,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。平台支持labelimg数据标注格式,用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注,然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。慧视RV1126图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。河南可靠目标识别情况

目标识别

在周界安防领域,传统的摄像头有画无声并不具备报警功能。慧视AI图像处理板能够赋能监控进行AI识别,当出现可疑人物有翻越等入侵行为时,监控能够立即锁定跟踪目标人物,并向安保室发出警报,安保室人员能够通过监控的AI跟踪锁定找到可疑人员的移动轨迹,便于纠察。此外,针对于夜间监控的不足,慧视双光吊舱识别装置能够实现昼夜成像,白天通过可见光实现区域的监控画面,在夜晚通过红外实现道路或者目标区域的画面成像,使得一些光线较差的区域也能实现清晰成像,避免被可疑人员钻空。这样就能在小区出入口、室外路口、周界、园区活动空间、地下室以及高空抛物防控等重要区域,通过智能监控联动,实现小区全天候、24小时可视化报警监控。通过及时预警通知,规避安全风险,实现小区的安全管理。四川快速目标识别系统Viztra-LE034图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。

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图像标注作为一项简单但是枯燥无味的工作,一直被行业期望于被AI取代,慧视光电推出的SpeedDP就是这样一款软件。慧视SpeedDP提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。要使用SpeedDP实现自动图像标注,首先要对应不同的数据和算法参数设置,慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。通过yolox系列模型的输入,支持可见光图像和红外图像进行分类配置,然后便可点击“开始训练”开始模型训练并实时显示训练记录,点击“停止训练”即可停止当前的训练。

依托于人工智能和图像处理板的智能监管系统,能够对监管对象的进行自动识别、自动跟踪。这项技术非常适用于公安部门,例如,在主要路口的监控设备中加装慧视光电开发的图像处理板,就能够自动识别在逃嫌犯;录入在服刑人员、嫌疑犯等人脸信息,就可以对他们进行锁定追踪。此外,智能化的监管系统可以对突发性事件进行自动报警、自动处置等。例如,利用物联网技术对山体形变进行监测,可以对滑坡进行预警。当探测到火情,建筑立即自动切断电源。智能化的监管系统还可以自动比对企业数据,发现企业偷逃税等行为。智能化的移动执法系统可以根据执法人员需求自动调取有关材料,生成罚单,方便执法人员执行公务。RV1126图像处理板识别概率超过85%。

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作为社区的基本单元,小区是智慧城市建设的重要一环,而在安防领域,小区更是守护家庭的门户,如何更加高效的守护小区安全是社区创新基层治理的探索方向。经过技术的不断革新,智慧安防逐渐成为这个方向。通过在小区传统人防、物防、技防的基础上,应用人工智能、物联网等当前先进的信息化技术,对居民小区安防系统进行智能化升级,加强对社区人、车、事、物、地、组织“信息进行感知”,打造并集成出入口、智能门禁、信息卡口、移动巡防、视频监控、报警联防、信息发布、停车场、访客、梯控等产品及子系统,也包括智慧物管安防综合平台,实现数据的统一汇聚、统一管理。智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析,实现降本增效。***时省力目标识别办公软件

慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能,变被动为主动,提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理。河南可靠目标识别情况

据有关数据显示,截至2023年3月底,全国机动车保有量达4.2亿辆,其中汽车达到3.2亿辆,但是在2022年我国城市停车位缺口就多达8000万,随着2023年汽车总销量的增加,车位紧缺度进一步增加。我们生活出行的各个场景中都可能看到“停车难、难停车”的景象,医院学校、商圈、景区等更是重灾区,由此引发的交通拥堵等问题也让城市管理者面临严峻考验。其实在很多时候,不是车位数量少的原因,更多是车位资源信息不透明,分布安排不合理造成诸多交通麻烦。河南可靠目标识别情况

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