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...
SpeedDP深度学习算法开发平台能够通过大量的AI训练后,进行一键式AI图像标注,即便是零基础的AI使用者,也能够轻松便捷的进行数据标注、模型训练、测试验证和RockChip嵌入式硬件平台模型部署等可视化AI开发功能。针对于适用行业以及场景的丰富,慧视能够提供丰富的算法参数设置接口,来满足多元化的市场需求。SpeedDP整个AI开发过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰,造成不同幅度的振动,从而影响板卡能否正常完成任务。天津目标检测厂家电话
此外,大型公共停车场可以在每个车位安装安装智慧摄像头,这些摄像头同样带有图像处理板板卡,具备AI算法,一方面对停车位进行数量统计,上传至控制中心,这样能够及时了解车位空置数量;另一方面,智慧摄像头能够智能识别车辆信息和停车位信息,如果驾驶者遗忘了停车停放位置,在设备终端就能立刻查询,优化车位资源占用。慧视光电开发的RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU,具备全国产化、小型化的特点,功耗也低,非常适用于公共停车场的智慧闸道建设。天津目标检测厂家电话AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。
在算法领域,则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空,地面的物体就会显得较小,小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体,一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发平台,通过不断的深度学习,能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此,将这个算法用在无人机高空识别领域,完全能够弥补传统算法的不足,达到更加稳定锁定跟踪的目的。
无人机在应急救援领域有着极大的作用,它能够通过远程目标识别到达一些比较危险的位置,进行搜寻,为后续的救援提供信息,例如在地震后,利用无人机搭载吊舱巡飞,就能够进行信息侦察。此外,在如洪灾、等自然灾害发生后,无人机吊舱还可以搜集一些关键信息,例如大坝水位线,整个受灾区域的全貌,为救援指挥提供关键依据。无人机吊舱可以分为单光、双光甚至三光,在应急救援领域,双光吊舱足以满足绝大多数需求,慧视光电旗下产品微型双光吊舱就具备上述特质,它集成了可见光和红外两种传感器,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,具备24小时巡飞搜救的条件。慧视RK3399PRO图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。
给图像打上标签是很多行业如自动驾驶、AI周界安防、工业机器人等必须进行的工作。随着AI的不断发展,利用AI进行图像标注成为这个行业的不错选择,通过大量的AI开发,对AI进行深度学习训练,让AI更聪明,进而使得计算机能够更好地对图像进行理解和处理。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,通过本地化服务器部署,提供安全的一站式AI数据标注服务。与类似工具不同的是,平台更加大众化,即便是AI零基础的使用者,也能够通过简单的学习进行从数据标注、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,同时可以根据实力需求进行功能定制选择。慧视微型双光吊舱能够实现昼夜成像。浙江哪些目标检测售后服务
RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。天津目标检测厂家电话
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。天津目标检测厂家电话
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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