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...
安全生产一直是发展过程中不变的话题。当前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,不少建筑工地陆续开工,建筑行业安全也越发受到社会各界的关注。该行业以事故高发、危险系数高而闻名,建筑工人常常暴露于高处坠落、电气和化学危险以及涉及重型机械和车辆的环境中。一般情况下,工地开工都会对工人进行安全教育培训,并且设有安全监管人员,但纯人力监管,常常因为疏忽大意酿成悲剧。加入科技的力量如监控等设备来辅助人力监管是一个很好的补充,但是传统监控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案就应运而生。摄像头内部搭载了图像处理板,这些板卡具备目标识别跟踪的能力。北京移动目标识别远程协助
现在的很多物流类企业,均已经开始进行无人化工厂的建设,通过一个个物流机器人,对快递件进行分类分拣比传统的人工分拣更加高效。这些机器人具备智能图像处理的技术,能够识别快递单上所示快递属于哪个配送大区、哪个城市、哪个分部。进而精确的将快递件运送到指定区域。而慧视智能图像处理板的用处便是,能够对这些机器人的摄像头进行进一步智能化升级,让每个机器人能够识别路线,而不会因为大量机器人的使用,造成路线拥堵或者机器碰撞事故。北京移动目标识别远程协助Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计,大小为38mm*12mm,整体重量控制在12g左右。
SpeedDP深度学习算法开发平台能够通过大量的AI训练后,进行一键式AI图像标注,即便是零基础的AI使用者,也能够轻松便捷的进行数据标注、模型训练、测试验证和RockChip嵌入式硬件平台模型部署等可视化AI开发功能。针对于适用行业以及场景的丰富,慧视能够提供丰富的算法参数设置接口,来满足多元化的市场需求。SpeedDP整个AI开发过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块,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。
随着网购的不断兴盛,物流企业之间逐渐“卷”起来了,通过智慧物流的建设,来提升自家物流速度、物流服务体验,以获得更多的市场青睐。与传统物流不同,智慧物流让物流系统通过传感器获取各种末端信息,然后将信息通过互联网传输到数据中心进行相应存储和处理,进而指挥各个物流环节执行相应操作,高效整合、调度和管理各类物流资源,为各参与方提供应用服务。从功能框架看,智慧物流主要包括智能感知、智能决策、智能执行三大模块。从技术框架看,智慧物流主要包括智能运输、智能仓储、智能配送、智能包装、智能装卸、智能信息处理六个方面。要想实现这些功能,智能化图像处理板能够提供巨大帮助。慧视光电开发的智能图像处理板在定制化的算法赋能下,能够进行自主化的目标检测识别。在智慧物流领域,能够帮助企业实现很多智能化、无人化场景。 保障高效的目标识别能力,要选择好的图像处理板。
除了喷药,杂草处理也能够自动化进行。搭载图像处理板的割草机器人,能够通过定制的算法,在工业级板卡RK3588的强大运算下,快速分析识别农田中,不同植物的类别,进而割草。割草的速度能够达到1.2m/s,非常适用于大型农田,并且还可以通过智能算法进行机器人的完美避障,遇到泥块、石头这些障碍物可以轻松绕过。此外,在作物果实成熟时,搭载RK3588图像处理板的采摘机器人也能够进行自动化果实采摘,板卡强大的性能和处理能力,完全适应各种环境的户外作业,也能够保持高的识别度,快速完成每一株作物的果实采摘。再不影响效果的前提下,板卡更小、更高性能就越好。湖北数据目标识别控制软件
慧视光电开发的图像处理板能够实现变倍锁定跟踪不丢失。北京移动目标识别远程协助
作为一个针对于零基础从业人员的AI开发平台,SpeedDP深度学习算法开发平台使用操作简便,上手快,目前慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,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。此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,特别适合一些院、所等涉密单位,数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题了。北京移动目标识别远程协助
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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