传统的除草模式采用人工割草或者撒农药,这些模式繁琐,效率不高,并且农药对土地的污染也会很严重。于是机器人智能除草的产品被研发应用,哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的一台全天候智能激光除草机器人,就以“环境零污染、土地零破坏、昼夜作业”为目标。激光除草是通过激光照射杂草,使草叶内部细胞脱水破裂死亡...
人工智能(AI)是指利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域,深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。通过海量的数据训练,给定一张图像,SpeedDP就能够使用已训练好的模型进行自动化检测并导出标注文件,整个过程完成实现自动化,能够有效减少人力干预。如果需要输出的图像数量庞大,那么是完全能够实现24小时工作,对于项目时间紧迫的企业,能够有效节约项目开发时间,进而在总体上减少项目成本支出。Viztra-LE026在进行定制开发时,有效精简了设计。山西视频目标识别情况
此外,大型公共停车场可以在每个车位安装安装智慧摄像头,这些摄像头同样带有图像处理板板卡,具备AI算法,一方面对停车位进行数量统计,上传至控制中心,这样能够及时了解车位空置数量;另一方面,智慧摄像头能够智能识别车辆信息和停车位信息,如果驾驶者遗忘了停车停放位置,在设备终端就能立刻查询,优化车位资源占用。慧视光电开发的RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU,具备全国产化、小型化的特点,功耗也低,非常适用于公共停车场的智慧闸道建设。北京移动目标识别自主可控找慧视光电定制板卡就能帮助实现目标识功能。
成都慧视开发的RK3588和RV1126图像处理板,搭载自研的目标识别、跟踪算法后,无人机能够凭借其低发现率的特征,借助平台搭载的各类探测设备,可以为指挥官提供丰富及时的战场信息(包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等),结合侦察卫星等其他探测手段,可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统,更好的支持各级指挥官及时准确的作出判断。此外,RK3588和RV1126还能进行精确的远程打击,两款板卡都具备小型化、轻量化的优点,不会过多占用无人机空间增加重量,搭载远程导弹后,飞行到目标区域高空,通过AI智能化图像处理,就能自动或者手动识别打击对象。
人类可以识别和分类不同物体,但是计算机并不能主动实现,于是我们就通过图像标注来使计算机视觉解释它接收到的视觉数据。图像标注能够帮助计算机给不同类型的图像打上标签等信息,使计算机能够对这些图片进行理解和分类,帮助使用者能够更快的完成一些工作。随着近些年AI技术的突飞猛进,将AI技术运用到图像标注领域,已成为可能。为了让AI图像标注面向大众化,许多企业都推出了各异的产品,慧视光电打造的SpeedDP深度学习算法开发平台就是在这样的市场环境下诞生。图像处理板的性能决定了目标识别的速度和精度。
无人机在我们生活生产过程中越来越常见,并且随着技术的发展,无人机已经不局限于简单的进程服务,而是需要远程服务,携带吊舱,达到远程抵近观察、高空识别等目的。而要想实现这些功能,吊舱内部的图像跟踪板就十分关键。给大家简绍一款无人机吊舱用的板卡——慧视Viztra-LE026图像跟踪板。慧视Viztra-LE026图像跟踪板采用的是瑞芯微高性能国产化芯片RV1126,具备4核ARMCortexA7,支持NEON和FPU。支持INT8/INT16运算的NPU,运算能力达到2TOPS。在AI目标识别算法的作用下,板卡就具备了高空目标识别、目标锁定跟踪的能力。贵州高效目标识别系统
慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计,整体呈现高性能、轻量化,功耗在4W左右。山西视频目标识别情况
慧视SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程,即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度,可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;5.模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。山西视频目标识别情况
传统的除草模式采用人工割草或者撒农药,这些模式繁琐,效率不高,并且农药对土地的污染也会很严重。于是机器人智能除草的产品被研发应用,哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的一台全天候智能激光除草机器人,就以“环境零污染、土地零破坏、昼夜作业”为目标。激光除草是通过激光照射杂草,使草叶内部细胞脱水破裂死亡...
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