YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標(biāo)檢測(cè)算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類對(duì)象。該算法開(kāi)始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來(lái)，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8?；垡昐peedDP能夠替代人工標(biāo)注。海南圖像標(biāo)注技術(shù)

小興安嶺的日常巡護(hù)，是構(gòu)筑東北生態(tài)安全的必要措施，進(jìn)入冬季，整個(gè)小興安嶺將處于冰雪覆蓋，按照傳統(tǒng)的巡檢模式，危險(xiǎn)且費(fèi)力。整個(gè)小興安嶺森林覆蓋率達(dá)到96%，只靠肉眼的觀察，很容易錯(cuò)過(guò)死角空白區(qū)的潛在危險(xiǎn)，因此，無(wú)人機(jī)上線了。將無(wú)人機(jī)智能化，在吊艙的基礎(chǔ)上加裝具備智能圖像處理的板卡，再通過(guò)定制算法的植入，一個(gè)智慧“巡檢員”就上線了。面對(duì)大森林這樣復(fù)雜的環(huán)境，成都慧視開(kāi)發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任，這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級(jí)芯片RK3588，能夠輸出6.0TOPS的算力，考慮到小興安嶺冬天寒冷的環(huán)境，這款板卡能夠適應(yīng)零下40℃的環(huán)境，長(zhǎng)時(shí)間的戶外工作不在話下。黑龍江智能化圖像標(biāo)注什么價(jià)格SpeedDP是一個(gè)基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

無(wú)人機(jī)及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理方式，為倉(cāng)儲(chǔ)帶來(lái)了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理，需要人工進(jìn)行地毯式巡檢，這種方式效率低，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。另外，對(duì)于倉(cāng)儲(chǔ)安全的監(jiān)管不能做到時(shí)效性，反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無(wú)人機(jī)巡檢模式，基于先進(jìn)的圖像傳感器、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、AI等，使得無(wú)人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏，無(wú)需過(guò)多的人工介入。一旦無(wú)人機(jī)檢測(cè)識(shí)別到危險(xiǎn)，就能夠立即發(fā)出警報(bào)，甚至可能提前預(yù)警，滯后性將得到改善。

這種智慧化的建設(shè)就是采用圖像處理。在無(wú)人機(jī)內(nèi)部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機(jī)、算法的有機(jī)結(jié)合就形成了無(wú)人機(jī)的智慧眼，有了這個(gè)智慧眼，無(wú)人機(jī)就能夠?qū)σ曇胺秶鷥?nèi)的物體進(jìn)行AI識(shí)別，從而自動(dòng)完成避障、巡檢等操作。成都慧視開(kāi)發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門(mén)為無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開(kāi)發(fā)而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設(shè)計(jì)，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢(shì)，不會(huì)過(guò)多占用和消耗無(wú)人機(jī)的內(nèi)部空間和續(xù)航。SpeedDP能夠減少機(jī)械式的圖像標(biāo)注工作。

2023年，全球科技領(lǐng)域受歡迎的當(dāng)屬AI行業(yè)，原以為進(jìn)入2024會(huì)沉寂一段時(shí)間，不聊Sora文生視頻大模型的發(fā)布又將這一熱度延續(xù)到了2024。AI+行業(yè)的持續(xù)火熱，為我國(guó)AI圖像處理板的發(fā)展應(yīng)用提供了契機(jī)。我們所熟知的人形機(jī)器人在當(dāng)今已有重要突破，它們已經(jīng)不再像以前那樣只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的直立行走，進(jìn)行生硬的對(duì)話，隨著AI和其他傳感技術(shù)的不斷進(jìn)步，人形機(jī)器人已經(jīng)可以在一些重要行業(yè)替代人工進(jìn)行工作，其中就有制造業(yè)、危險(xiǎn)化學(xué)品行業(yè)等，機(jī)器人的應(yīng)用能夠有效節(jié)約人力成本，同時(shí)，機(jī)器人還能夠進(jìn)行人不能涉及的危險(xiǎn)領(lǐng)域。而人形機(jī)器人之所以能夠有此作用，就是跟機(jī)器視覺(jué)有關(guān)。SpeedDP能夠進(jìn)行算法模型的提升。河南國(guó)產(chǎn)化圖像標(biāo)注技術(shù)

SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、算法模型、項(xiàng)目參數(shù)的配置。海南圖像標(biāo)注技術(shù)

圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ)，是指以圖像為對(duì)象所開(kāi)展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過(guò)程中，以圖像輸入后，一般情況下也會(huì)通過(guò)圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識(shí)別過(guò)程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說(shuō)，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過(guò)程，原始圖像經(jīng)過(guò)圖像處理后，抽取特征并加以分類對(duì)比，以圖像樣本庫(kù)資源作為對(duì)比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來(lái)講，可以將圖像識(shí)別看作是對(duì)圖像分類與描述進(jìn)行研究的過(guò)程。在圖像識(shí)別過(guò)程中，在對(duì)圖像中物體進(jìn)行檢測(cè)分離之后，將物體特征提取出來(lái)，以形狀、紋理特征等作為提取對(duì)象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對(duì)比分析明確物體類型后，從結(jié)構(gòu)層面上對(duì)圖像進(jìn)行分析。海南圖像標(biāo)注技術(shù)