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...
虽然现在各种公共交通已十分便捷,但是仍然存在许多无证、无资质的车辆,这些车辆无视交通法规,所以超速超载,俨然成为公路安全一大隐患。例如在车站出入口,经常会有很多人进行拉客,虽然说是坐满就走,但是为了利益比较大化,超员那是常有的事。再比如暑期来临,各种培训班、托儿所成批出现,也由此滋生了许多“黑校车”,为了尽可能的节约成本,常常让所有学生挤在一辆车内,严重危及孩子安全。要想避免事故的发生,则需要警民合作,路人积极提供线索,而管理部分则迅速行动,对车辆进行追踪拦截。人工智能和机器学习可以帮助施工团队更有效地管理资源,从而节省成本。江西边海防AI智能提供商
这个过程中,如何让无人机理解并提取分析图像很关键,这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,是一种计算机“视觉”科技,也就是把摄像机当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下,就可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法,通过实时的目标识别处理无人机获取的数据,让无人机的工作更加高效。云南行业用AI智能厂家人工智能和机器学习技术,还可以帮助提高建筑工地的安全性并降低风险。
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
IDEA研究院团队推出了GroundingDINO 1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型,GroundingDINO 1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前,成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测,其中,开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588,拥有四大四小八核处理器,算力水平能够达到6.0TOPS,在我司定制多种视频接口后,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。AI算法能够帮助进行空中哨兵建设。
中国的无人机在世界上可谓是独领,随着技术的发展,无人机的应用范围也越来越广。在无人机的一些应用领域中,如应急救援、安防等,需要利用无人机进行远程信息侦查、航拍以及图像识别处理等功能,这就需要一款轻巧、成本低、像素好、品质高的吊舱。市面上很多吊舱要么就是体积大,要么就是重量大,或者是不支持角度、角速度的反馈控制,很难达到上述应用场景的工作需求。为了解决这些难点,成都慧视针对性的开发了多款微型多光吊舱来适配不同行业不同领域的需求。AI的三大基石:数据、算力和算法。陕西算法定制AI智能供应商
毫秒级的AI图像标注工具SpeedDP。江西边海防AI智能提供商
凤凰卫视在“数聚未来——凤凰大模型数据研讨沙龙”上正式推出“凤凰智媒AI数据业务”,发布首批“中文访谈对话数据集”和“正向价值对齐数据集”,还将推出以数据为中心的一站式AI训练平台,计划于近期开放内测。凤凰卫视执行副总裁兼运营总裁李奇在致辞中表示,凤凰卫视作为一个立足香港、背靠内地、面向全球发展的国际媒体,也将是人工智能时代的积极参与者,期望发挥凤凰的媒体平台优势,为产业界建立一个共建共享的数据平台,共同推进人工智能的快速发展。江西边海防AI智能提供商
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...
广东目标跟踪技术
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