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...
2023年,人工智能无疑是科技领域的头号热点话题。随着技术的不断革新,例如ChatGPT的出现,使得大家越来越担心有一天自己的工作会被人工智能取代,从实际发展来看,这种担心并不是空穴来风。当下,一些岗位如客服、数据分析师、稿件撰写员、程序员等都已经开始采用人工智能,相比于人,AI更加智能更加高效,重要的是更加节约成本。在这种大环境下,慧视光电也推出了人工智能有关的产品——SpeedDP,这是一款能够通过AI训练和模型部署实现自动化图像标注的平台。智能图像检测在智慧校园的应用。哪里有目标检测销售厂家
传统的人工标注需要一个人坐在电脑前,对每一张图像进行分类然后打上标签,动作反反复复,呈机械化,久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同,在进行完AI模型训练后,AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对AI零基础用户的低门槛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。通过利用SpeedDP进行模型部署,利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。省时省力目标检测设备慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。
在智慧门禁领域,为了安全,可以采用人脸识别模式。一方面在小区大门出设置门禁,只有小区住户通过人脸识别方能打开大门,另一方面在单元楼入口设置人脸识别,只有此单元的居民方能自主进入。慧视AI图像处理板通过给摄像头赋能,算法通过对小区、单元楼住户的人脸数据的学习,就能够快速识别进入的人是否为该小区或者该单元楼的住户。在火灾监测领域,慧视AI图像处理板能够替代传统的烟感探测器,定制的火星监测算法能够实时对目标区域的火星进行监测识别,即便是微小火星也可以实现及时报警。
在人工智能时代,图像标注不仅能够反哺AI的发展,还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配,例如谷歌就曾大量使用图像验证码,用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然,每个人点击的数量有限,你可能还会觉得很有趣,但当这成为一种常态,成为一项工作的时候,就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此,一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感,一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台,许多大公司都相继推出了自己的产品,但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史,平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具,真正走入“千万家”。成都RV1126智能处理板供应商。
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。AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。什么目标检测技术
RV1126图像处理板的目标识别能力突出。哪里有目标检测销售厂家
商场客流量统计分析是商场经理管理当中一个很重要的部分,这直接关系到商场的盈利能力。按照以往传统模式,采用人工计数,不仅需要特设一个岗位,耗费人力物力,还不一定准确。随着社会的进步,一些科技设备开始大量商用,其中,智能化监控和AI图像处理板就能够在人流量统计中发挥作用。将AI图像处理板和监控进行结合,形成一个具备目标识别跟踪能力的智能化监控,安装在商场的出入口,该监控就能够对商场实时识别进出的物体是否为人类,并进行数据统计。这对于商场管理者而言,能够轻松掌握整个商场的人流量数据,为后续经营管理提供支撑。还能够有效掌握该地段人流量,得出商场的人流进入率,这一切都和商场的经营效益密切相关。哪里有目标检测销售厂家
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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