YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,它使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once:统一的实时目标检测》中。自发布以来,由于其高准确性和速度,YOLO已成为目标检测和分类任务...
小区出入口的管理分为人员管理和车辆管理两个部分。人员管理方面,随着生物识别技术的推广和系统集成程度的成熟,人员通道管理可采用IC卡、身份证、指纹、二维码、人脸识别或人证合一等多种认证方式通过后进入,可自动识别小区业主及常住住户,无需业主手动,系统识别确认后自动开门、点亮对应楼层。人员智能门禁设计在阻止非授权人员进入的同时方便业主进出,同时也能统计人员出入数量。基于人脸识别等生物识别应用,为业主及访客提供了更安全和便捷的出入管理方式。单元门入口及家庭入口也能实现智能化安防,通过信息的上传,安防设备能够自动识别来访人员是否为该楼栋的居民,只有经过授权的人才能进入该楼栋,保障业主隐私和安全。RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。开放AI智能视觉
SpeedDP作为一个低门槛的深度学习算法开发平台,能够为使用者提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。目前,SpeedDP提供网页端和移动端两种选择,网页端可以在局域网使用,而移动端能够快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果,使用起来更加便捷。SpeedDP也是一个运行在移动设备上的视觉算法测试工具集,支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括RK3399pro、RK3588等。软件可运行于Windows或Linux操作系统,来帮助使用者完成自动标注、AI算法(目前支持目标检测)开发(项目配置、训练、评估、测试)、模型部署等相关功能,在充分保证数据安全的基础上,能够有效减少人力、物力消耗,节省项目开发时间。开放AI智能视觉无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作。
随着智能跟踪设备的需求量越来越大,对技术的要求越来越高,市场上出现了专业的图像跟踪板研发生产厂家,例如成都慧视光电技术有限公司和一些高校研究所团队,而且为了快速提升跟踪的识别率、快速升级迭代,也出现了专业的工具,例如百度的AI训练工具,除此之外,类似的还有成都慧视光电技术有限公司的SpeedDP深度学习算法开发平台。该平台提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。这是成都慧视光电技术有限公司针对于零基础的AI训练使用者开发的平台。
人工智能为各行各业带来了产业变革,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。慧视RK3399PRO图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。
人工智能和物联网的融合开创了创新的新时代,改变了行业并彻底改变了我们与技术互动的方式。人工智能和物联网相结合,可以产生强大的协同作用,增强数据分析、自动化和决策。人工智能和物联网之间的协同作用在推动创新和行业转型方面具有巨大潜力。通过利用人工智能的数据分析功能以及物联网的连接和数据收集,组织可以将自动化、效率和决策提升到新的水平。从实时洞察到预测性维护和个性化体验,人工智能和物联网之间的合作开辟了可能性。随着这些技术的不断发展,其综合力量的影响将重塑智能系统的未来,并彻底改变我们与周围世界互动的方式。工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。开放AI智能视觉
智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析,实现降本增效。开放AI智能视觉
在创新和技术时代,奢华生活随着智能家居而改变。这些住宅超越了自动化,采用前列技术,重新定义了舒适、便利和安全。从人工智能(AI)语音自动化到可切换玻璃和网状互联网,这些未来奇迹正在重塑我们的生活方式。智能家居现在采用先进的暖通空调过滤系统,不仅可以无缝控制环境温度,还可以无缝控制空气质量。这确保了纯净的室内空气,不含细菌和污染物。环保型驱虫风扇利用光的折射来驱赶昆虫,将阳台和其他户外空间变成宁静的避风港。当物体接触风扇叶片时,风扇叶片会停止旋转,即使有儿童在附近,也能保证完全的安全。自动折叠网系统是机动的,通过遥控操作,提供方便的操作,同时保护住宅免受昆虫的侵袭。开放AI智能视觉
YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,它使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once:统一的实时目标检测》中。自发布以来,由于其高准确性和速度,YOLO已成为目标检测和分类任务...
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