YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端...
图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边,例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等,而这些图像识别进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面:大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务,精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功,但在它进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去面对。慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。甘肃深度学习AI智能科技
在智慧农业领域,当无人机挂载吊舱飞行时,摄像头就能自动获取作物状态,并加以分析输出相应数据,能够让管理者更好地了解整体状况。在交通领域,将AI算法赋能路边的摄像头,能够实现人流量、车流量的智能统计,为交通管理部门提供详细的车流数据,从而为出台缓解交通压力的措施提供数据支撑。AI算法使用大量的训练数据集来不断提升自身的识别能力。即使是十分复杂的照片、特征、特征或物体,也可以使用机器学习算法或逻辑来找到。陕西定制AI智能视觉慧视微型双光吊舱能够实现昼夜成像。
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。
人工智能可以通过分析地质数据来优化钻井作业,以确定比较有效的钻井路径。这不仅可以比较大限度地提高石油开采量,还可以比较大限度地减少对环境的影响。电信在实现这些人工智能驱动功能方面的作用怎么强调也不为过。机器人技术正在通过执行对人类来说,过于危险或困难的任务来改变海上作业。机器人可以承受极端条件并全天候工作,从而提高生产率。它们用于水下检查、钻井和维护工作等任务。远程操作机器人由陆上操作人员远程控制,在危险情况下特别有用。它们可以执行拆除在海底发现的危险任务,这对人类潜水员来说是极其危险的任务。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。
在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。然后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。慧视RV1126图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。吉林智慧工地AI智能烟雾识别
工程师以RK3399PRO核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。甘肃深度学习AI智能科技
物质生活水平的不断提高下,人们对工作、居住等环境安全的重视与日俱增。特别是在城市中,选择一处房子,除了区位地段,其安防水平也是人们首要考虑的一点。传统的社区依靠人工巡查来实现安防,即便是监控普及后,传控监控的有画无声、无法24小时监视等弊端也一样突出,人工+监控的人力运维成本增加使得安防责任服务商苦不堪言,效率低、漏洞多、死角无法覆盖的问题使得居民怨声载道。随着AI的不断发展,智慧社区开始逐步建设,社区的安防措施也逐渐向智能化转型。甘肃深度学习AI智能科技
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广东目标检测跟踪
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