多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標注工作,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)的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪...
在無人機攝像頭的基礎上加裝慧視光電開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板,這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板,用在無人機上面既不會過多占用空間,也不會過多消耗續(xù)航,通過目標識別算法的賦能,就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別,一旦識別到老虎的特征物體,無人機就能夠立即鎖定并抵近觀察,為消防和公安提供精確坐標。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片,能夠輸出2.0TOPS的算力。而在算法方面,成都慧視能夠提供一站式AI算法訓練平臺SpeedDP,通過對大量動物的標注數據集的模型訓練,能夠實現對新數據集的快速AI自動標注,然后提升識別算法的性能。分割算法識別找慧視。浙江穩(wěn)定目標識別創(chuàng)意
首先攝像機采用的是可見光高清攝像機,具備1920*1080的分辨率,系統(tǒng)視場31.11°×17.8°,其中搜索視場15.8°×15.8°(1080P像素)。而圖像處理則采用慧視開發(fā)的RV1126高性能圖像處理板,之所以采用這塊板卡,一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計,非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景;另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力,在國產化方面也十分完整,安全性十足。兩者結合,就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率,≥25Hz的檢測幀率,實現捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施,通過一個“小小的”“智慧眼”的加入,便能夠讓其實現許多自動化任務。隨著技術的不斷發(fā)展,“機器狼”的形態(tài)將會不斷進步,滿足更多多樣化需求。山東如何目標識別遠程控制無人機識別圖像處理板找慧視做。
無人機追逐識別可以用在許多領域,如軍備、安防。通過專業(yè)傳感器設備的植入,讓攝像頭智能化,就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領域的企業(yè),在這方面也有著豐富的解決經驗。在硬件領域,我們能夠定制開發(fā)不同接口的圖像處理板,如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等,只要您提出需求,我們就能通過應用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎條件。目前,成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板,RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列,滿足多場景、廣領域。
東北虎作為生活在我國東北地區(qū)的保護動物,時不時會闖入居民區(qū),給居民生命安全造成威脅,此前不就黑龍江七臺河市勃利縣一村落就出現了東北虎傷人事件,傷人后東北虎不知去向,消防和公安緊急尋找。值得關注的是,公安采用了無人機進行巡查,這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高,而且面對東北虎這樣危險的生物,安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無人機需要手動操控觀察,同樣費時費力,想要更進一步提升效率,則可以通過無人機智能化建設實現。占用空間小的目標識別圖像處理板。
陜西某地村落一老人被闖入的野豬沖撞撕咬致死,讓動物入侵居民區(qū)的話題再次登上熱搜。此類野生動物在野生動物保護法的保護下,生存環(huán)境得到了極大改善,像野豬由于繁殖能力強、適應能力強,已在我國28個省份廣分布,已經不再屬于瀕危動物系列。并且,由于數量過高,有多大26個省份的居民受到了安全威脅。因此各地也在積極出臺政策、尋找措施,進行野豬致害防控工作。由于野豬出沒得不規(guī)律性,這就導致防控的難度也十分大,不可能做到完全避免,因此往往都是事后進行搜捕驅逐,防止二次傷害。FPV目標識別用慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板。湖北可靠目標識別編號
無人機識別板卡找慧視。浙江穩(wěn)定目標識別創(chuàng)意
成都慧視光電技術有限公司開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,利用國產化高性能芯片RK3588開發(fā)而成,它能夠實現6.0TOPS的算力,能夠輕松應對糧庫內部復雜的環(huán)境,成都慧視可以根據客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制,實現快速的AI害蟲識別。在算法方面,可以使用自己的算法,我司還可以根據需求定制提供算法性能訓練提升工具SpeedDP,平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓練,提升自身算法精度,進而提升攝像頭害蟲識別精度。浙江穩(wěn)定目標識別創(chuàng)意
多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標注工作,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)的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪...
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