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、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標(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...
無人機要進行AI識別,需要的是模擬人眼,對需要識別的物體進行圖像處理,AI通過大量的模型訓(xùn)練,能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力,從而實現(xiàn)整個流程的自動化,達到無人機智能識別的目的。但不同的事,無人機的目標(biāo)識別和傳統(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,而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時,需要處理實時動態(tài)的信息,這就是對目標(biāo)的鎖定跟蹤能力?;垡暪怆婇_發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標(biāo)識別。
紅外目標(biāo)跟蹤識別選哪個圖像處理板?上??煽磕繕?biāo)識別創(chuàng)意
機器人是AI落地應(yīng)用的一個很重要載體,AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業(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,面對假設(shè)在各種環(huán)境中的輸電線,這種模式弊端重重,費時費力。而常年經(jīng)受風(fēng)吹雨曬的輸電線,在使用久了之后,難免會出現(xiàn)電力設(shè)備損壞缺失等問題,AI賦能下的機器人的出現(xiàn),為這項行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內(nèi)置可見光和紅外攝像頭,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,就能夠運用AI識別、多機協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術(shù),實現(xiàn)自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發(fā)送等功能,實現(xiàn)場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。浙江移動目標(biāo)識別情況要想實現(xiàn)目標(biāo)識別可以找成都慧視。
如今,AI已走入萬千企業(yè),其展現(xiàn)出的強大賦能作用,讓無數(shù)企業(yè)受益。尤其實在制造業(yè)中,AI能夠賦能多個領(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,定期的機器巡檢以及對產(chǎn)品的質(zhì)檢至關(guān)重要。傳統(tǒng)模式是采用人工巡檢,大量的巡檢人員對各種的紡織機器和產(chǎn)品進行肉眼質(zhì)檢,雖然這種模式效率低、精度無法掌握,但也是無賴之舉。隨著AI的發(fā)展應(yīng)用,利用AI進行質(zhì)檢,能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎(chǔ)上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù),就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質(zhì)檢系統(tǒng)。
無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設(shè)備后,達到了實現(xiàn)智能識別的硬件條件,但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的處理器還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理,然后AI進行智能提取和分析圖像,再和訓(xùn)練模型進行快速比對,從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標(biāo)識別。首先,要想實現(xiàn)目標(biāo)識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能,就能夠?qū)δ繕?biāo)區(qū)域的物體進行AI識別分析,從而做出判斷。由于無人機作業(yè)的環(huán)境復(fù)雜,因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業(yè)級芯片RK3588,采用先進架構(gòu),8核(4大4小)處理,算力能夠達到6.0TOPS。同時,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)周界安防識別檢測?
無人機被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)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(biāo)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(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)。成都慧視開發(fā)了VIZ-GT05V三軸雙可見光微型吊艙。湖北可靠目標(biāo)識別辦公平臺
吊艙中植入慧視定制圖像處理板就能實現(xiàn)目標(biāo)識別。上??煽磕繕?biāo)識別創(chuàng)意
YOLO系列算法是目標(biāo)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(biāo)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(biāo)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(biāo)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%。上海可靠目標(biāo)識別創(chuàng)意
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