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目標(biāo)識(shí)別基本參數(shù)
  • 品牌
  • 慧視科技
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目標(biāo)識(shí)別企業(yè)商機(jī)

傳統(tǒng)的除草模式采用人工割草或者撒農(nóng)藥,這些模式繁瑣,效率不高,并且農(nóng)藥對(duì)土地的污染也會(huì)很嚴(yán)重。于是機(jī)器人智能除草的產(chǎn)品被研發(fā)應(yīng)用,哈工大機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室與華工科技合作研發(fā)的一臺(tái)全天候智能激光除草機(jī)器人,就以“環(huán)境零污染、土地零破壞、晝夜作業(yè)”為目標(biāo)。激光除草是通過激光照射雜草,使草葉內(nèi)部細(xì)胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室與華工科技合作研發(fā)的全天候智能激光除草機(jī)器人集成深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù),AI智能識(shí)別雜草,十分高效;同時(shí)針對(duì)性開發(fā)先進(jìn)的多目標(biāo)靶點(diǎn)定位及動(dòng)態(tài)時(shí)延誤差補(bǔ)償算法,不僅能夠準(zhǔn)確高效識(shí)別雜草和高精度定位目標(biāo)分生組織,同時(shí)不損傷作物、不污染土壤、不耗費(fèi)人力,而且適應(yīng)性強(qiáng),生產(chǎn)效率高,促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?;垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板可以用于目標(biāo)識(shí)別。多系統(tǒng)適配目標(biāo)識(shí)別

目標(biāo)識(shí)別

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,一直以來都是實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測領(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)視覺領(lǐng)域的突破性框架,具備實(shí)時(shí)的端到端目標(biāo)檢測能力,通過提供結(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%。福建無源目標(biāo)識(shí)別辦公平臺(tái)目標(biāo)識(shí)別的圖像處理板哪家做得好?

多系統(tǒng)適配目標(biāo)識(shí)別,目標(biāo)識(shí)別

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(xué)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(shí)別就有了存在的必要性?;鹧孀R(shí)別技術(shù)依托于傳統(tǒng)的攝像頭,目前市面上的火焰識(shí)別攝像機(jī)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(shí)別的算法,就能夠?qū)z像頭所示范圍進(jìn)行智能化監(jiān)控,一旦出現(xiàn)火苗,攝像頭就能夠立即識(shí)別并發(fā)出警報(bào)。另一個(gè)是純算法,致力于在黑暗、煙霧等環(huán)境下,準(zhǔn)確捕捉到微小的火焰變化,并通過算法進(jìn)行識(shí)別,從而實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警。

無人機(jī)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤,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(jī)可以實(shí)現(xiàn)自主飛行,然后通過植入高精度的AI目標(biāo)跟蹤算法,就能夠分析攝像頭范圍內(nèi)的物體,通過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),可以通過在無人機(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,通過算法的賦能就能夠?qū)崿F(xiàn)。分割算法識(shí)別找慧視。

多系統(tǒng)適配目標(biāo)識(shí)別,目標(biāo)識(shí)別

橋梁助航標(biāo)志的正常顯示有助于引導(dǎo)船舶正常航行,防止出現(xiàn)撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時(shí)對(duì)水上標(biāo)志進(jìn)行檢查,尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū),巡查范圍不夠細(xì)致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問題,逐漸被逐步淘汰,取而代之的是無人機(jī)搭載吊艙后實(shí)行遠(yuǎn)程定期巡檢。無人機(jī)搭載慧視光電開發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機(jī)、紅外熱像儀等傳感器,能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,內(nèi)置成都慧視自研全國產(chǎn)化RV1126圖像跟蹤板,搭載自研AI跟蹤算法,重量280g,能夠?qū)蛄荷现綐?biāo)志進(jìn)行位置、顏色、結(jié)構(gòu)的晝夜觀察識(shí)別,輔助上報(bào)目標(biāo)的圖像及坐標(biāo)信息。吊艙中植入慧視Viztra-HE032圖像處理板就能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。福建無源目標(biāo)識(shí)別辦公平臺(tái)

無人機(jī)作戰(zhàn)目標(biāo)識(shí)別板卡哪里有?多系統(tǒng)適配目標(biāo)識(shí)別

除此之外,無人機(jī)還可以實(shí)現(xiàn)智能化追蹤。通過在無人機(jī)光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板,這些板卡在目標(biāo)跟蹤算法的賦能下,就能夠?qū)δ繕?biāo)車輛進(jìn)行鎖定跟蹤,即便是車輛短時(shí)間內(nèi)收到視野阻擋,在車輛后續(xù)出現(xiàn)時(shí),也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核處理處理器能夠輸出6.0TOPS算力,可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別或者人為的的鎖定,同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。多系統(tǒng)適配目標(biāo)識(shí)別

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遼寧高效目標(biāo)識(shí)別遠(yuǎn)程控制
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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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  • 這樣的無人機(jī)智慧“眼”可以通過搭載吊艙實(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...
  • 在很長一段時(shí)間內(nèi),傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,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,一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺(tái)...
  • 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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