交管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞,就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理,无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后,“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视,一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后,后台系统将实时推送违停提示短信至车主,提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内...
除此之外,无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理处理器能够输出6.0TOPS算力,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。反无人机目标识别用慧视Viztra-HE030图像处理板。四川高效目标识别联系方式
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。四川高效目标识别联系方式吊舱中植入慧视Viztra-HE032图像处理板就能实现目标识别。
在算法领域,实现小目标的识别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。
智慧城市的建设中,需要用到智慧摄像头,这些摄像头与传统的不一样,它们能够模拟人眼进行视觉处理。其主要是在摄像头中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在定制算法的赋能下,通过对视野内的图像特征的提取分析,就能够对物体具备动态跟踪处理已经后续的识别分析能力。城市的环境复杂,需要摄像头处理的图像也不简单,因此,对于图像处理板的性能以及算法的能力要求十分严格。复杂的识别场景中,板卡的性能十分关键。旗舰级的图像处理板都是具有工业级的处理能力,在这样的环境下才能更好地工作。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是一款采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588的高性能板卡,具备八核处理器,至高能够输出6.0TOPS的算力。通过对接口的定制开发,就能够应用到城市的各个领域。目标识别算法可以找成都慧视定制。
进入夏季,我国南方各地陆续进入汛期,特别是长江流域沿线,洪峰过境造成不小的灾害,不少城镇与外界失去了联系。要想更好地实施救援,就必须详细了解各地灾情,然后进行针对性救援部署,打通生命线,转移安置灾民。在这个前期的工作中,搭载吊舱的无人机能够很好地进行信息收集,并参与救援。无人机搭载吊舱后,能够动态开展灾情监测,通过摄像头等各类传感器快速获取灾区道路、桥梁、房屋、被困人员等位置和数量信息,为后续制定应急救援计划,开展救援工作提供精细信息。同时,在进行救援时,无人机机动灵活的特点,还能够配合救援队伍进行道路侦查,保障救援队伍的安全。目标识别算法模型训练。江西多系统适配目标识别软件
吊舱中植入慧视Viztra-LE026图像处理板就能实现目标识别。四川高效目标识别联系方式
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%。四川高效目标识别联系方式
交管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞,就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理,无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后,“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视,一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后,后台系统将实时推送违停提示短信至车主,提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内...
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