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目標(biāo)識(shí)別基本參數(shù)
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目標(biāo)識(shí)別企業(yè)商機(jī)

無(wú)人機(jī)要進(jìn)行AI識(shí)別,需要的是模擬人眼,對(duì)需要識(shí)別的物體進(jìn)行圖像處理,AI通過(guò)大量的模型訓(xùn)練,能夠具備對(duì)物體進(jìn)行特征提取進(jìn)行分析的能力,從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)流程的自動(dòng)化,達(dá)到無(wú)人機(jī)智能識(shí)別的目的。但不同的事,無(wú)人機(jī)的目標(biāo)識(shí)別和傳統(tǒng)的攝像頭還是又不曉得區(qū)別,傳統(tǒng)的攝像頭是靜態(tài)的,而無(wú)人機(jī)搭載如光電吊艙飛在空中時(shí),需要處理實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的信息,這就是對(duì)目標(biāo)的鎖定跟蹤能力?;垡暪怆婇_(kāi)發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標(biāo)識(shí)別。


紅外目標(biāo)跟蹤識(shí)別選哪個(gè)圖像處理板?上??煽磕繕?biāo)識(shí)別創(chuàng)意

目標(biāo)識(shí)別

機(jī)器人是AI落地應(yīng)用的一個(gè)很重要載體,AI賦能的機(jī)器人能夠在安防巡檢、自動(dòng)化作業(yè)、應(yīng)急救援等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當(dāng)中,傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來(lái),面對(duì)假設(shè)在各種環(huán)境中的輸電線,這種模式弊端重重,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而常年經(jīng)受風(fēng)吹雨曬的輸電線,在使用久了之后,難免會(huì)出現(xiàn)電力設(shè)備損壞缺失等問(wèn)題,AI賦能下的機(jī)器人的出現(xiàn),為這項(xiàng)行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機(jī)器人內(nèi)置可見(jiàn)光和紅外攝像頭,能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜巡檢,然后再內(nèi)置高性能的AI圖像處理板,就能夠運(yùn)用AI識(shí)別、多機(jī)協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術(shù),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)巡視、缺陷和表計(jì)自動(dòng)識(shí)別和告警、巡視報(bào)表自動(dòng)生成和發(fā)送等功能,實(shí)現(xiàn)場(chǎng)站式巡檢場(chǎng)景的全息感知和全域決策輔助。浙江移動(dòng)目標(biāo)識(shí)別情況要想實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別可以找成都慧視。

上??煽磕繕?biāo)識(shí)別創(chuàng)意,目標(biāo)識(shí)別

如今,AI已走入萬(wàn)千企業(yè),其展現(xiàn)出的強(qiáng)大賦能作用,讓無(wú)數(shù)企業(yè)受益。尤其實(shí)在制造業(yè)中,AI能夠賦能多個(gè)領(lǐng)域,讓企業(yè)更加高效、更加節(jié)能。例如許多大型的紡織工廠,定期的機(jī)器巡檢以及對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)檢至關(guān)重要。傳統(tǒng)模式是采用人工巡檢,大量的巡檢人員對(duì)各種的紡織機(jī)器和產(chǎn)品進(jìn)行肉眼質(zhì)檢,雖然這種模式效率低、精度無(wú)法掌握,但也是無(wú)賴之舉。隨著AI的發(fā)展應(yīng)用,利用AI進(jìn)行質(zhì)檢,能夠彌補(bǔ)了這些缺陷。通過(guò)在攝像頭的基礎(chǔ)上集成具備圖像識(shí)別的AI圖像處理板、AI算法以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù),就能夠搭建一套簡(jiǎn)易但功能強(qiáng)大的AI質(zhì)檢系統(tǒng)。

無(wú)人機(jī)搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設(shè)備后,達(dá)到了實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別的硬件條件,但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識(shí)別的功能。無(wú)人機(jī)AI識(shí)別算法的處理器還是在于模仿人眼一樣進(jìn)行視覺(jué)處理,然后AI進(jìn)行智能提取和分析圖像,再和訓(xùn)練模型進(jìn)行快速比對(duì),從而在無(wú)人機(jī)快速飛行的過(guò)程中做到實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別。首先,要想實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過(guò)算法的賦能,就能夠?qū)δ繕?biāo)區(qū)域的物體進(jìn)行AI識(shí)別分析,從而做出判斷。由于無(wú)人機(jī)作業(yè)的環(huán)境復(fù)雜,因此對(duì)于圖像處理板的要求需要進(jìn)一步提升。成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業(yè)級(jí)芯片RK3588,采用先進(jìn)架構(gòu),8核(4大4小)處理,算力能夠達(dá)到6.0TOPS。同時(shí),慧視光電能夠根據(jù)需求環(huán)境定制豐富的輸出接口。怎樣能夠?qū)崿F(xiàn)周界安防識(shí)別檢測(cè)?

上海可靠目標(biāo)識(shí)別創(chuàng)意,目標(biāo)識(shí)別

無(wú)人機(jī)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別,其機(jī)動(dòng)靈活的特點(diǎn)對(duì)地面的被跟蹤對(duì)象而言簡(jiǎn)直就是降維打擊。搭載攝像頭以及跟蹤板卡等設(shè)備后,無(wú)人機(jī)可以實(shí)現(xiàn)自主飛行,然后通過(guò)植入高精度的AI目標(biāo)識(shí)別算法,就能夠分析攝像頭范圍內(nèi)的物體,通過(guò)AI對(duì)特征的進(jìn)一步提取分析,就能夠單獨(dú)識(shí)別出目標(biāo)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(shí)現(xiàn)這樣的技術(shù),可以通過(guò)在無(wú)人機(jī)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(guò)算法的賦能就能夠?qū)崿F(xiàn)。成都慧視開(kāi)發(fā)了VIZ-GT05V三軸雙可見(jiàn)光微型吊艙。湖北可靠目標(biāo)識(shí)別辦公平臺(tái)

吊艙中植入慧視定制圖像處理板就能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。上??煽磕繕?biāo)識(shí)別創(chuàng)意

YOLO系列算法是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一,因?yàn)樾阅軓?qiáng)大、消耗算力較少,一直以來(lái)都是實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的主要范式。該框架被用于各種實(shí)際應(yīng)用,包括自動(dòng)駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標(biāo)識(shí)別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后,清華又推出了YOLOv10,作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的突破性框架,具備實(shí)時(shí)的端到端目標(biāo)檢測(cè)能力,通過(guò)提供結(jié)合效率和準(zhǔn)確性的強(qiáng)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(shí)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(shí)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%。上??煽磕繕?biāo)識(shí)別創(chuàng)意

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多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動(dòng)物、人、車、建筑物等,與矩形標(biāo)注框等方法相比,多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時(shí)形態(tài),通過(guò)大量的多邊形標(biāo)注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中,標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪...

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  • 這樣的無(wú)人機(jī)智慧“眼”可以通過(guò)搭載吊艙實(shí)現(xiàn),吊艙內(nèi)置各種規(guī)格的攝像機(jī),能夠?qū)崿F(xiàn)多角度觀察。而智能化則可以在吊艙的基礎(chǔ)上植入高性能AI圖像處理板。圖像處理板能夠?qū)z像機(jī)獲取的圖像進(jìn)行AI智能分析,這樣無(wú)人機(jī)就能夠自動(dòng)識(shí)別缺陷,然后進(jìn)行信息留存、回傳。在這個(gè)領(lǐng)域,成都慧視光電可以根據(jù)需求進(jìn)行多接口圖像處...
  • 在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),傳統(tǒng)的糧庫(kù)害蟲(chóng)檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉(cāng)篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費(fèi)工作人員的大量時(shí)間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展,AI化的篩查逐步采用,通過(guò)算法的AI識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩查。方法基于高像素高清攝像機(jī),實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控糧庫(kù),一旦發(fā)現(xiàn)害蟲(chóng)就能夠立即向管理平臺(tái)...
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