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...
桥梁助航标志的正常显示有助于引导船舶正常航行,防止出现撞上大桥等事故的发生。因此需要定期定时对水上标志进行检查,尤其是夜间。由于传统的人工巡检模式存在局限性和检查盲区,巡查范围不够细致、作业效率低下、执法人员存在人身安全隐患等问题,逐渐被逐步淘汰,取而代之的是无人机搭载吊舱后实行远程定期巡检。无人机搭载慧视光电开发的慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够实现昼夜成像,内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板,搭载自研AI跟踪算法,重量280g,能够对桥梁上助航标志进行位置、颜色、结构的昼夜观察识别,辅助上报目标的图像及坐标信息。SpeedDP采用本地化服务器部署的方式。湖南研发AI智能技术
近年来,人们越来越认识到深入理解机器学习数据的必要性。不过,鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力,它在计算机视觉领域的广泛应用,尚有待进一步开发。通常,在物体检测中,通过定义边界框,来定位图像中的物体,不仅可以识别物体,还能够了解物体的上下文、大小、以及与场景中其他元素的关系。同时,针对类的分布、物体大小的多样性、以及类出现的常见环境进行了解,也有助于在评估和调试中发现训练模型中的错误模式,从而更有针对性地选择额外的训练数据。西藏高性能低功耗AI智能算法分析系统AI热潮下,越先使用AI图像标注越能获益。
AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求,成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP,它是一款入门级的AI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,提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析,大量的数据训练,SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型,通过这个模型,就能不断进行自动化的图像标注。
随着AI的快速发展,对应的软硬件也得到了快速的普及,苹果公司已经推出了新一代的具有AI功能的系列产品,Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。无论是无人机用吊舱产品还是边海防用转台产品,如果前端没有具有AI能力的图像处理板卡或智能跟踪设备,没有高性能的AI算法,很难在激烈的竞争中获得优势。特别是针对一些特定场景或特定目标的检测跟踪性能提升,图像算法工程师的压力与日俱增。按照传统的做法,需要经过数据采集、人工标注、模型训练、模型部署、效果评估等流程。机器人是AI发展后的一个重要载体。
目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的主要问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域相当有有挑战性的问题。随着深度学习的不断发展,目标检测的应用愈加广,现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。与基于特征的传统手工方法相比,基于深度学习的目标检测方法可以学习低级和高级图像特征,有更好的检测精度和泛化能力AI也能够进行图像标注。湖南研发AI智能技术
数据的资源越好,模型的准确度就越高。湖南研发AI智能技术
无人机作为高空巡逻侦查的辅助平台,凭借其灵活、广阔的视野,能够为治安巡逻提供更多的地面信息,有效弥补视野盲区,实现三位一体防控。例如公安可以通过无人机开展“空中喊话”,将反诈、防溺水、消防安全等知识“空投”给市民,开展“空中喊话”。在高空喊话的同时,无人机还将现场巡检画面实时传回情指中心联合指挥大厅,民警将巡航检查发现的小区消防通道堵塞、居民楼飞线充电等隐患,迅速派发至属地职能单位予以整改。这种模式下,需要无人机搭载吊舱来实现相应功能。成都慧视推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱就是一个不错的选择。这款吊舱是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台,能够实现夜间和白天24小时的无人机巡逻工作。湖南研发AI智能技术
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...
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