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...
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。人工标注仍然是必要的。安徽智慧小区AI智能专业方案
人脸识别始于20世纪60年代,随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新,人脸识别技术也获得了很大的突破,同时人脸识别也是生物特征的应用。其技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说,人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库,然后进行机器学习,通过采集需要解锁对象的面部数据,放进数据库进行比对,然后完成解锁。四川电力巡检AI智能供应商通过AI模型训练,SpeedDP能够更加精确的识别图像。
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。
深度学习是机器学习的一个分支,只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的,它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如,神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候,边缘检测类的神经元先反应比较大,也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样,经过科学家大量的观察与实验,总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取,从一个简单的层级到一个复杂的层级,这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式,首先拿到互联网上海量的数据,拿到以后才有海量样本,把海量样本抓取过来做训练,抓取到重要特征,建立一个网络,因为深度学习就是建立一个多层的神经网络,肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层,但是有些复杂的,像刚才讲的谷歌的,里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算,有的层会做图像预算,一般随着层级往下,特征会越来越抽象。SpeedDP能够实现快速标注。
高空坠物已经成为城市安全的一大威胁,一方面来自于人,而另一方面则来自于建筑物。以前的楼房大都是马赛克墙面,然后在外面再涂一层亚士漆作为保护,随着楼房建成年份变久,楼房的外立面历经风吹雨晒,就会出现、起壳、空鼓、渗水等迹象。传统的检查模式,需要“蜘蛛人”进行排查,这种方法费时费力,准确度也难以控制。无人机和吊舱的出现则有效解决了这一难点。无人机搭载吊舱,对大楼进行细致的扫描,就能够将建筑外墙的情况尽收眼底,就像给大楼拍CT一样。这种吊舱需要具备红外热成像的功能,通过太阳照射墙面的温度,捕捉肉眼不可见的隐患,如果外墙存在缺陷,则会呈现“热斑”和“冷斑”两种形态。搭载吊舱的无人机一二十分钟就能检查完一面墙,效率是人工远远无法企及的。我国今年也把“人工智能+”写入了工作报告。安徽智慧安防AI智能供应商
人工智能和机器学习的数字施工工具,可以提供准确和精确的测量。安徽智慧小区AI智能专业方案
成都慧视光电技术有限公司推出的SpeedDP是针对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。SpeedDP功能简洁、上手快,是当下进行AI深度学习训练的重要的工具。而且目标识别检测领域,成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板,可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力,精细分析识别到的物体,区分作物和杂草,进而为机器人提供正确的信息,辅助除草。安徽智慧小区AI智能专业方案
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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