多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
平台可运行于Windows或Linux操作系统,包含四项基础功能和三项定制选择功能。1.项目配置:含任务属性(当前支持目标检测)、算法模型(当前支持YOLO-X)、项目参数等;2.模型训练:支持模型参数配置、训练过程可视化等;3.模型评估:支持评价体系(如:AP)、结果统计等;4.数据测试:支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果;5.自动标注:基于导入数据集快速生成标注结果,支持标注工具(LabelImg)读取和调整;(定制可选)6.模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平台,RKNN/RKNN2)两种部署方式,可选;(定制可选)7.Web服务:支持快速搭建Web服务,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务;(定制可选)慧视RK3588图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。河南工业目标检测产品
作为一家致力于图像跟踪板卡、算法开发的公司,为了满足更多行业的锁定跟踪需求,慧视光电一直没有停止自己的技术革新。在现在的许多行业当中常常用到摄像头进行远程跟踪或者目标检测,例如安防巡检、巡湖护河执法、无人机投弹、周界安防等,当遇到目标较小不易辨认时,虽然能够看到更多的画面,但是物体的细节看不清,这时就需要通过镜头的变倍,来放大成像,来展示更多的物体细节。在以前,如果在锁定跟踪时进行变焦,就会丢失目标,当遇到目标出现在复杂的场景中时,就容易造成再跟踪失败的场景,例如在安防巡检时,有可疑人物入侵了目标区域,为了进一步获取可疑人物的细节,需要进行画面变倍,看看是男是女、着装如何、有何特征等,为后期的安保人员搜寻提供信息。河南工业目标检测产品RV1126图像处理板识别概率超过85%。

智能配送机器人需要进行图像采集,并对图像进行深度分析识别,这样机器人才能在复杂的环境下完成任务。在机器人摄像头的基础上加装慧视RK3588图像处理板,就能通过先进的架构、工业级别的运算能力,对识别到的环境进行快速准确的分析,然后进行避障、行进等动作。采用智能机器人进行配送,能够有效提升随后一公里的配送效率,从而为客户带来更好地体验。使用无人机进行快递配送是当下一个时兴的手段。无人机具备灵活、高效、便捷等优点。在无人机吊舱位置安装慧视微型双光吊舱,200多g的重量不会给无人机带来负担,却能给无人机对环境的识别带来极大便利,快递员只需要站在楼下,就能通过操控无人机精确识别楼层,进行配送,省去了挨家挨户上门的时间。
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。Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。

人工智能为各行各业带来了产业变化,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。慧视RK3399图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。广西企业目标检测设备
RV1126图像处理板的目标识别能力突出。河南工业目标检测产品
此外,针对于不同楼层、商户,智能监控也可以进行分类数据管理,便于经营管理者对商户和楼层的人流量数据进行分析,进而采取优胜劣汰的措施,优化商场结构,提高竞争力。这个方案的优点在于,既能够减少人工统计的人力成本,提高效率精度,还能够让监控设备兼具安防识别报警的功能,可谓是一举两得。慧视光电作为一家拥有丰富AI图像处理板开发经验的公司,能够提供商场人流统计的一整套方案建设,包括AI图像处理板的开发、算法的定制以及后续的相关支持。在AI图像处理板和算法的支持下,传统的监控设备将被赋能,以实现精确的目标识别统计,为商场的经营管理提供数据支撑。河南工业目标检测产品
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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