SpeedDP作為一個低門檻的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺,能夠為使用者提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)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。目前,SpeedDP提供網(wǎng)頁端和移動端兩種選擇,網(wǎng)頁端可以在局域網(wǎng)使用,而移動端能夠快速直觀的驗證所開發(fā)的不同算法在移動端部署時的實際效果,...
在無人機(jī)識別這個領(lǐng)域,應(yīng)用十分廣,因此針對于這方面的教學(xué)必不可少。目前國產(chǎn)化的識別傳感器當(dāng)屬瑞芯微的RK3588,因此許多院校都會選擇采用RK3588來進(jìn)行教學(xué),成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成,能夠根據(jù)不同規(guī)格的相機(jī)深度定制接口。(不同接口的RK3588圖像處理板)如果院校想進(jìn)一步節(jié)約時間提升效率,成都慧視還可以提供訓(xùn)練學(xué)習(xí)設(shè)備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎(chǔ)上,根據(jù)需求幫助選擇合適的相機(jī),并且針對算法這塊,我們能夠提供一個高效的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP,這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓(xùn)練開發(fā),實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動圖像標(biāo)注,一方面省去大量手動標(biāo)注工作,另一方面幫助提升算法性能。YOLO系列算法是目標(biāo)識別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一。甘肅智能化圖像標(biāo)注應(yīng)用
經(jīng)過算法的不斷升級驗證,Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標(biāo),能夠識別**小像素為12*12的目標(biāo),整個延遲不高于100ms,識別精度能夠大于85%。無人機(jī)作業(yè),續(xù)航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設(shè)計正是考慮了這項因素,首先重量上就不會給無人機(jī)增加過多負(fù)擔(dān),尺寸方面也無需過多空間,低于4W的功耗對于整個無人機(jī)的續(xù)航影響也是微乎其微。綜合這些特點,可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機(jī)的完美契合,將是各領(lǐng)域打造智能無人機(jī)的得力助手。西藏比較好的圖像標(biāo)注產(chǎn)品圖像標(biāo)注在目標(biāo)檢測中很重要。
成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業(yè)級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業(yè)檢測需求。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(biāo)識別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。
“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點亮,并完成各項功能性測試,達(dá)到車規(guī)級量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構(gòu)集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結(jié)合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應(yīng)用于各類端側(cè)AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結(jié)構(gòu),初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。海量的數(shù)據(jù)處理很煩心。
圖像識別方法可以分為兩大類,模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標(biāo)簽”的圖像,通過機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)一個描述這些標(biāo)簽的“模型”,從而,對于一個新的未知圖像,經(jīng)過這個模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法,其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進(jìn)行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫,稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引,但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么,對一副待測圖像,我們到這個數(shù)據(jù)庫中去找與其相同或者相似的若干圖像,然后綜合這些圖像的標(biāo)簽來預(yù)測待測圖像的標(biāo)簽。傳統(tǒng)的人工標(biāo)注效率很低。陜西自主可控圖像標(biāo)注應(yīng)用
SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)模型訓(xùn)練。甘肅智能化圖像標(biāo)注應(yīng)用
利用無人機(jī)實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率,在很多行業(yè)都有應(yīng)用。像安防巡檢、交通管理等,飛在高空的無人機(jī)比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野,更能搜集掌握全局信息,再通過和地面巡邏的配合,能夠有效減少工作量。但是在無人機(jī)識別的過程中會遇到很多問題,比如當(dāng)環(huán)境變得復(fù)雜時,識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學(xué)習(xí)的算法,它不是一成不變的,它也需要適應(yīng)不同的環(huán)境,因此對于AI算法的訓(xùn)練也必不可少。甘肅智能化圖像標(biāo)注應(yīng)用
SpeedDP作為一個低門檻的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺,能夠為使用者提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)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。目前,SpeedDP提供網(wǎng)頁端和移動端兩種選擇,網(wǎng)頁端可以在局域網(wǎng)使用,而移動端能夠快速直觀的驗證所開發(fā)的不同算法在移動端部署時的實際效果,...
成都圖像識別模塊產(chǎn)品
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