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...
近年來,我國多地智慧城市建設取得較好的成效,諸多創(chuàng)新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面,許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統(tǒng),智能識別進出入車輛,控制車輛進出入,統(tǒng)計車位空缺數(shù),在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題,能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱,該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內存卡等設備于一體,其中圖像處理板內置車牌識別算法,在攝像頭獲取車牌照片后,板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別,并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心,能夠有效控制車輛的合理出入,方面管理者優(yōu)化管理。攝像頭內部搭載了圖像處理板,這些板卡具備目標識別跟蹤的能力。北京哪里有目標識別控制軟件
此外,針對于不同樓層、商戶,智能監(jiān)控也可以進行分類數(shù)據(jù)管理,便于經營管理者對商戶和樓層的人流量數(shù)據(jù)進行分析,進而采取優(yōu)勝劣汰的措施,優(yōu)化商場結構,提高競爭力。這個方案的優(yōu)點在于,既能夠減少人工統(tǒng)計的人力成本,提高效率精度,還能夠讓監(jiān)控設備兼具安防識別報警的功能,可謂是一舉兩得。慧視光電作為一家擁有豐富AI圖像處理板開發(fā)經驗的公司,能夠提供商場人流統(tǒng)計的一整套方案建設,包括AI圖像處理板的開發(fā)、算法的定制以及后續(xù)的相關支持。在AI圖像處理板和算法的支持下,傳統(tǒng)的監(jiān)控設備將被賦能,以實現(xiàn)精確的目標識別統(tǒng)計,為商場的經營管理提供數(shù)據(jù)支撐。安徽高效目標識別辦公軟件慧視光電的微型雙光吊艙能夠實現(xiàn)目標跟蹤識別。
SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺能夠通過大量的AI訓練后,進行一鍵式AI圖像標注,即便是零基礎的AI使用者,也能夠輕松便捷的進行數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證和RockChip嵌入式硬件平臺模型部署等可視化AI開發(fā)功能。針對于適用行業(yè)以及場景的豐富,慧視能夠提供豐富的算法參數(shù)設置接口,來滿足多元化的市場需求。SpeedDP整個AI開發(fā)過程包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊,不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。
現(xiàn)在的很多物流類企業(yè),均已經開始進行無人化工廠的建設,通過一個個物流機器人,對快遞件進行分類分揀比傳統(tǒng)的人工分揀更加高效。這些機器人具備智能圖像處理的技術,能夠識別快遞單上所示快遞屬于哪個配送大區(qū)、哪個城市、哪個分部。進而精確的將快遞件運送到指定區(qū)域。而慧視智能圖像處理板的用處便是,能夠對這些機器人的攝像頭進行進一步智能化升級,讓每個機器人能夠識別路線,而不會因為大量機器人的使用,造成路線擁堵或者機器碰撞事故。無人機吊艙用的圖像處理板當屬慧視Viztra-LE026。
在周界安防領域,傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能?;垡旳I圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進行AI識別,當出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時,監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標人物,并向安保室發(fā)出警報,安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡,便于糾察。此外,針對于夜間監(jiān)控的不足,慧視雙光吊艙識別裝置能夠實現(xiàn)晝夜成像,白天通過可見光實現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面,在夜晚通過紅外實現(xiàn)道路或者目標區(qū)域的畫面成像,使得一些光線較差的區(qū)域也能實現(xiàn)清晰成像,避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域,通過智能監(jiān)控聯(lián)動,實現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預警通知,規(guī)避安全風險,實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。無人機吊艙能夠在高空識別被困人員。北京哪里有目標識別控制軟件
圖像處理板能夠讓攝像頭自動鎖定跟蹤。北京哪里有目標識別控制軟件
慧視SpeedDP開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程,即需求分析->數(shù)據(jù)采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊:1.數(shù)據(jù)集管理:采集并制作用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集;2.項目配置:根據(jù)項目的實際情況,對調整相關配置參數(shù)進行定制化開發(fā);3.模型訓練:完成訓練參數(shù)配置,開始模型訓練并監(jiān)控訓練過程,損失精度,可接受時,暫停訓練;4.模型測試:使用數(shù)據(jù)集或實際業(yè)務場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估;5.模型部署:模型測試結果達到預期,進行模型轉化和部署。北京哪里有目標識別控制軟件
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