目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

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。哪些板卡适合用于目标识别?湖南高性能目标识别控制软件

目标识别

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能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如,YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍,同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B 的延迟减少了 46%,参数减少了 25%。云南智能化目标识别办公软件要想实现目标识别可以找成都慧视。

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节假日的高速路段通常会长达几小时甚至通宵堵车的状况,此时,普通的无人机吊舱就无法满足夜间的巡逻工作。而慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱,是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。为巡检、安防和搜救等行业应用任务提供了专业而可靠的能力支撑。控制人员无需抵达现场,即可24小时全天候通过大屏了解路段内车流,加强监控调度、事故处置效率。

“空中哨兵”是城市安防建设解决方案中比较高效智能的一环,无人机搭载吊舱后能够帮助公安机关进行巡逻、安保、维稳、侦查等工作,凭借其机动灵活的特点,能够打破传统地面安全防范工作模式,满足警务工作中点、线、面等方面的需求作用十分突出。在广大的农村地区,经常会接到报警说某某人或者某某物丢失,需要帮忙寻找,如果采用传统的人力地毯式搜索,无疑是费时费力的。利用搭载吊舱的无人机,能够实现高空远程巡查。无人机高空巡查具备视野广阔、机动性强,覆盖范围大的特点,能够有效减少搜索某个区域的时间。另外吊舱内的AI图像处理板也可以针对快速移动的物体进行锁定跟踪,例如当圈养的牛羊遗失,无人机吊舱发现目标后,能够凭借先进的算法实现目标锁定跟踪,防止动物逃离。成都慧视光电技术有限公司的目标识别算法纯自研。

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慧视光电开发的无人机微型吊舱就是如此,慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱,集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,测程1.2km半导体激光测距机,通过三轴高稳定精度平台框架实现远距离图像采集、目标点定位。此外,吊舱中还内置了工业级的AI图像处理板Viztra-HE030,这块板卡采用了高性能芯片RK3588,能够实现远程高空目标检测、识别和锁定跟踪等功能。两者结合让整个无人机能够实现昼夜工作无缝切换,无论是什么环境,这款吊舱都能够实现行业级应急救援支撑。成都慧视开发了VIZ-YWT306微型双光吊舱。辽宁人防目标识别经验丰富

慧视光电有多款双光吊舱。湖南高性能目标识别控制软件

成都慧视光电这样致力于AI图像处理板开发的企业,经过多年的领域深耕,已经具备了完善的AI图像处理板的开发流程,能够根据行业特性提供适用的解决方案。在人形机器人领域,AI图像处理板的精确度、高效、性能是决定人形机器人工作能力的关键指标,慧视光电利用瑞芯微高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板正是这个领域的解决方案。板卡拥有四大四小八核处理器,总算力高达6.0TOPS,经过我司的高度开发,能够支持丰富的输出接口,再通过定制的目标识别类算法,就能够实现精细的定位、识别检测等功能。湖南高性能目标识别控制软件

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  • 辽宁高效目标识别供应商 2024-08-08 03:04:42
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