YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测...
要想实现无人机农业的一些功能,无人机吊舱至关重要,一般的吊舱都具备摄像头功能,操控者能够根据吊舱实现远程画面查看。例如农业生产当中的施肥和播种,只需要操控无人机飞到指定地点,就能够实现远程手动施肥、播种。但这只是基础的功能,随着需求的升级,对于无人机吊舱的要求也越来越高,比如在作物病虫害检测领域,普通的吊舱显然不能胜任,这个时候就需要采用带有AI图像处理功能的无人机吊舱。慧视光电利用AI图像处理板和传统吊舱相结合打造的微型双光吊舱,内部就植入了带有瑞芯微工业级芯片RK3588的Viztra-HE030图像处理板,板卡在自研目标识别算法的作用下,能够对农作物实现病虫害AI监测,当操控无人机飞过目标区域时,AI能够对摄像头获取的画面中的农作物进行快速扫描处理,精细识别病虫害。这比传统的人工巡查能够提升不小的效率。成都慧视的目标识别算法是自研吗?吉林国产目标识别情况
AI越发成熟的当下,可以说是让人工标注师们走到了行业分岔路口,虽然图像标注的人力成本看上去已经很低了,但是AI的出现,让成本一降再降成为可能。从目前的状况来看,AI替代人工进行图像标注将是板上钉钉,毕竟AI的优势太大了!以慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP来说,简直碾压。传统的人工标注,需要标注师一步步给图像打上标签,即便是熟练的操作师也需要1-2分钟,而慧视SpeedDP标注一张图像的时间只需要7-8毫秒,你没听错,是毫秒。毫秒级别的优势是人工怎么也无法企及的。此外,人工标注是需要考虑重复、机械、枯燥工作带来的时间消耗,当人感到倦怠时,工作效率就会下降。而AI则不会,它就是一头不需要吃草的牛。浙江快速目标识别供应商成都慧视开发的用于目标识别的图像处理板怎么样?
在使用无人机时,往往需要一款轻量化、功耗低、耐用高的吊舱,帮助进行户外作业,如果有高空目标识别跟踪的需求,则需要一个带有图像处理功能的吊舱,这种吊舱就是在内部植入高性能的AI图像处理板,这两者通常情况下是分开的,意味着需求者需要去找两个厂家帮忙定制,花费了更多的成本不说,时间也无法把控。这个问题被成都慧视很好的解决了,成都慧视推出的多款多光吊舱,内部均带有公司开发的高性能RK3588芯片的AI图像处理板Viztra-HE030,板卡强大的识别处理能力能够适应各种环境。
目前推出的慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机,采用金属外壳,抗冲击力强,具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。而另一款慧视VIZ-YWT306微型三光吊舱集成可见光摄像机、红外热像仪、激光测距机,同样具备低功耗、小体积、轻重量强抗冲击的特点。两款吊舱都能够用于对车辆、人员等目标进行观察、识别、捕获、跟踪和测距,上报目标的图像、角度和距离信息。适装于无人机平台,用于对各类目标的侦察及跟踪。成都慧视有多款双光吊舱。
春夏交替时节,是森林火灾高发的时候,特别是在我国广袤的中西部森林地区,各种火灾层出不穷。森林火灾的应急救援需要面临更多的环境问题,据消防员介绍,想要快速精细有效地扑灭森林火灾需要克服无法接近、扑救难度大、指挥协调统一性、消防员人身安全等四大难题。由于森林火灾爆发区域多处于深山老林等偏远地区,每当发现火情时,火势已经扩大化,从远处赶来的消防员一不清楚火灾具体状况,二不了解受灾地环境状况,盲目的强行扑火无疑会带来更大的安全隐患。为了应对这诸多难点,首先要做的就是了解整个火势的范围以及森林的布局情况,进而传递信息到指挥中心,做好整体救援部署,做到各方协调统一,这样才能事半功倍。在森林防火的信息侦查领域,无人机吊舱是行业优先。Viztra-ME025图像处理板能够进行目标检测。广东专业目标识别软件
图像处理板能够识别目标个数吗?吉林国产目标识别情况
图像标注讲究快而准,面对海量数据时能够快速精细的进行标注,就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时,可以很好的完成任务,但当数据量庞大时,就显得力不从心,这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位,因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起,这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台,它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台,能够通过大量的AI部署训练,让AI更加聪明,从而给定一张图像,就能计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。吉林国产目标识别情况
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测...
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