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,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测...
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,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。吊舱中植入慧视Viztra-HE032图像处理板就能实现目标识别。湖北目标识别24小时服务
八月前夕,国家领导团队就推进现代边海空防建设进行第十六次集体学习。指出要优化人民防空建设模式,构建现代人民防空体系。边海防是维护边防重要方式之一,为了应对迅速变化的环境以及国际形势,就需要对边海防模式进行升级,坚持系统观念,强化全局统筹,利用科技赋能,提高卫国戍边整体能力。随着无人机在军领域的广泛应用,无人机作为边海防新型手段的作用也越来越凸显。同时,光电吊舱和无人机的有机结合,也在不断构建边海空防立体智能管控体系。河北可靠目标识别型号无人机作战目标识别板卡哪里有?
激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环,需要机器人正确识别杂草,而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能,通过不断的训练学习,AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前,市面上比较好用的AI深度学习平台众多,例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,就能够通过大量的数据部署,再经过长时间的训练,就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视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深度学习训练的选择。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。
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。目标识别算法可以找成都慧视定制。
进入夏季,南方各地进入汛期,对于水利工作而言,这时候需要时刻关注水流流速。水流流速的监测数据有助于准确分析洪水的演进情况,预测洪水的影响范围和可能造成的损害,从而更有效地指导防洪工作的部署;在汛期,水文站会根据水流速度和雨量等数据来决定是否开启水库闸门进行泄洪,以保证水库的安全以及下游地区的安全。目前,无人机水流测速的应用十分广,相比于传统的人工测速所面临的安全、覆盖面等问题,无人机搭载测速仪不受气温、气压、风雨等外界因素的干扰,能够实现全天候的测速工作,并且无人机机动灵活的特点,还可以去到许多人无法到达的点位,获取更多更精细的数据。目标行为识别算法找成都慧视光电。内蒙古企业目标识别解决方案
反无人机目标识别用慧视Viztra-LE026图像处理板。湖北目标识别24小时服务
无人机被广泛应用于目标识别,其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后,无人机可以实现自主飞行,然后通过植入高精度的AI目标识别算法,就能够分析摄像头范围内的物体,通过AI对特征的进一步提取分析,就能够单独识别出目标物体形状,并锁定其位置。这种技术可以用于各种领域的信息侦查、监视、打击等任务,比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术,可以通过在无人机中安装光电吊舱,然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板,通过算法的赋能就能够实现。湖北目标识别24小时服务
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,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测...
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