多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪...
交管人員遠程操控無人機在道路上空進行巡飛,就能夠發(fā)現(xiàn)哪條路上有違停車輛。相較于傳統(tǒng)治理,無人機擁有更高視野及機動性。在提前規(guī)劃無人機航線后,“自動機場”內(nèi)部署的無人機會定時進行空中巡視,一旦發(fā)現(xiàn)違停車輛即開展圖像取證。隨后,后臺系統(tǒng)將實時推送違停提示短信至車主,提醒其在10分鐘內(nèi)駛離。對于規(guī)定時間內(nèi)未駛離的車輛,系統(tǒng)將通知就近警力趕赴現(xiàn)場,二次取證并進行整治。這個過程中,可以利用無人機吊艙進行輔助,吊艙的使用能夠進一步提升效率。例如成都慧視開發(fā)的VIZ-GT07D微型三軸雙光慣性穩(wěn)定吊艙,吊艙集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩(wěn)定平臺。當發(fā)現(xiàn)違停車輛時,無需抵近,即便是夜間也能夠通過變焦放大就能夠?qū)囕v進行信息取證?;垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板可以用于目標識別。北京移動目標識別經(jīng)驗豐富
而像背景稍微簡單的地面人、車,湖面船舶的檢測,如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu);CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標識別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。智能化檢測不僅能夠減少原本人工檢測的成本支出,還比人工更具效率,將是企業(yè)降本增效的一個途徑,也是打造工業(yè)4.0的一個方案。山東智能化目標識別聯(lián)系方式哪家公司做的目標識別效果比較好?
YOLO系列算法是目標識別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一,因為性能強大、消耗算力較少,一直以來都是實時目標檢測領(lǐng)域的主要范式。該框架被用于各種實際應(yīng)用,包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后,清華又推出了YOLOv10,作為計算機視覺領(lǐng)域的突破性框架,具備實時的端到端目標檢測能力,通過提供結(jié)合效率和準確性的強大解決方案,延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉,YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同時參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比,在性能相同的情況下,YOLOv10-B的延遲減少了46%,參數(shù)減少了25%。
2024年上半年我國就發(fā)生了多起重大火災(zāi)事故,例如江西新余臨街店鋪起火,河南開封學校禮堂火災(zāi)等。作為爆發(fā)迅速的一種災(zāi)害,火災(zāi),需要防患于未然。事前預(yù)警、事發(fā)情況的透明都是阻礙救援的大敵。因此,基于傳統(tǒng)攝像頭的AI火焰識別就有了存在的必要性?;鹧孀R別技術(shù)依托于傳統(tǒng)的攝像頭,目前市面上的火焰識別攝像機分為兩種,一是傳感器和算法組合,在攝像頭的基礎(chǔ)上加裝高性能的AI圖像處理板,再定制化火焰識別的算法,就能夠?qū)z像頭所示范圍進行智能化監(jiān)控,一旦出現(xiàn)火苗,攝像頭就能夠立即識別并發(fā)出警報。另一個是純算法,致力于在黑暗、煙霧等環(huán)境下,準確捕捉到微小的火焰變化,并通過算法進行識別,從而實現(xiàn)提前預(yù)警。目標識別技術(shù)哪家好?
激光除草模式中AI智能識別是很關(guān)鍵的一環(huán),需要機器人正確識別雜草,而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能,通過不斷的訓練學習,AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前,市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多,例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺,就能夠通過大量的數(shù)據(jù)部署,再經(jīng)過長時間的訓練,就能夠?qū)崿F(xiàn)跟人眼一樣的目標識別能力?;垡昐peedDP是針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP功能簡潔、上手快,是當下進行AI深度學習訓練的選擇。而且目標識別檢測領(lǐng)域,成都慧視開發(fā)的高性能Viztra-HE030圖像處理板,可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力,精細分析識別到的物體,區(qū)分作物和雜草,進而為機器人提供正確的信息,輔助除草。目標識別算法模型訓練。海南流暢目標識別編號
Viztra-ME025圖像處理板能夠進行目標檢測。北京移動目標識別經(jīng)驗豐富
無人機被廣泛應(yīng)用于目標識別,其機動靈活的特點對地面的被跟蹤對象而言簡直就是降維打擊。搭載攝像頭以及跟蹤板卡等設(shè)備后,無人機可以實現(xiàn)自主飛行,然后通過植入高精度的AI目標識別算法,就能夠分析攝像頭范圍內(nèi)的物體,通過AI對特征的進一步提取分析,就能夠單獨識別出目標物體形狀,并鎖定其位置。這種技術(shù)可以用于各種領(lǐng)域的信息偵查、監(jiān)視、打擊等任務(wù),比傳統(tǒng)的人工模式更安全更高效。要想實現(xiàn)這樣的技術(shù),可以通過在無人機中安裝光電吊艙,然后在吊艙中植入高性能的AI圖像處理板,通過算法的賦能就能夠?qū)崿F(xiàn)。北京移動目標識別經(jīng)驗豐富
多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪...
質(zhì)量圖像處理板經(jīng)驗豐富
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