在这些小型飞行器自主避障飞行中,算法的性能很关键,他能帮助规划路线,识别障碍物。为了满足这样小型化飞行器的需求,成都慧视开发了同样是小型化体积的AI图像处理板Viztra-LE026,这块板卡采用了瑞芯微高性能芯片RV1126,体积小、功耗低,用在小型无人机上不会过多增加其负担。而4和处理器,支...
对进销存、订货、选品、商业选址都很有帮助。大数据预测的算法会根据近几年的数据,加上天气、节日、时间段的影响,机器就可以处理进销存的订货、研究用户的消费行为,对未来的选品和定价都非常有帮助。图像识别、声音识别、数字化人工智能算法三大技术只能搭起机器识别的骨架,但如何让零售变的更加智能,还需要更深层次的技术做支持,如何在表层技术的基础上进行更深层次的剖析,是现在智能零售业急需解决的问题,下面我们就智能零售中运用比较多的技术——图像识别技术进行简要的解析。AI可以进行快速的海量图像数据的标注。江西边海防AI智能应用
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,近期,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。据悉,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%。云南算法定制AI智能方案**标注需要大量人工劳动一直是采用计算机视觉的主要障碍之一。
桥梁助航标志的正常显示有助于引导船舶正常航行,防止出现撞上大桥等事故的发生。因此需要定期定时对水上标志进行检查,尤其是夜间。由于传统的人工巡检模式存在局限性和检查盲区,巡查范围不够细致、作业效率低下、执法人员存在人身安全隐患等问题,逐渐被逐步淘汰,取而代之的是无人机搭载吊舱后实行远程定期巡检。无人机搭载慧视光电开发的慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够实现昼夜成像,内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板,搭载自研AI跟踪算法,重量280g,能够对桥梁上助航标志进行位置、颜色、结构的昼夜观察识别,辅助上报目标的图像及坐标信息。
信息战将会是未来战场的主要形式之一,信息的获取、加工、处理、分析、传递、控制、遮断能力将影响***的进程。无人侦察机作为信息获取的重要手段,在侦察监视体系中发挥着其他装备难以替代的作用,无人机以其在信息获取中的突出地位和独特优势得到大量关注。作为空中侦察平台和武器平台,无人机通过携带吊舱后,能够执行侦察监视、激光制导、电子干扰、通信中继、目标定位、战斗评估等任务。此外,无人机还可进行精确打击、定点轰炸,甚至还可以拦截战术导弹和巡航导弹,代替人员在核生化或其他特殊条件下执行作战任务。SpeedDP能够替代传统的人工标注师。
成都慧视光电技术有限公司推出的SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,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。SpeedDP功能简洁、上手快,是当下进行AI深度学习训练的重要的工具。而且目标识别检测领域,成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板,可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力,精细分析识别到的物体,区分作物和杂草,进而为机器人提供正确的信息,辅助除草。人工智能和机器学习的数字施工工具,可以提供准确和精确的测量。云南算法定制AI智能方案**
不断提高目标检测算法的准确性和效率能够帮助提升标注精度。江西边海防AI智能应用
在智慧林河长制的建设中,无人机吊舱很重要,无人机吊舱可以内置图像处理传感器,进行高空目标识别、检测、锁定跟踪等功能。慧视光电开发的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,以及三轴高稳定精度平台框架,能够实现昼夜工作,可远距离采集林、河图像,对可疑点位进行定位,然后实时输出1080P全高清可见光、红外视频。通过搭载慧视光电的无人机吊舱,能够很好地辅助有关单位进行林河维护。江西边海防AI智能应用
在这些小型飞行器自主避障飞行中,算法的性能很关键,他能帮助规划路线,识别障碍物。为了满足这样小型化飞行器的需求,成都慧视开发了同样是小型化体积的AI图像处理板Viztra-LE026,这块板卡采用了瑞芯微高性能芯片RV1126,体积小、功耗低,用在小型无人机上不会过多增加其负担。而4和处理器,支...
天津图像处理板工程
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