通过不断的深度学习,SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求,通过大量的部署训练,给定一张图像,SpeedDP就能够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)。这个基本的开发流程,包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时,人工标注的...
防止电瓶车入户是社区安防一项重点工作,许多社区在政策的严令之下采取了许多措施,其中不乏人车分流,人工巡逻等,但是都不能长时间大范围的监督,总会出现漏网之鱼,因此更加先进的技防措施崭露头角,图像处理技术+摄像头的组合因高效、经济的特点获得了市场青睐。基本方法是在各楼道电梯安装高清摄像头,在摄像头内植入高性能的AI图像处理板,板卡在AI目标识别算法的赋能下,就能够对电瓶车实现精细识别,一旦识别出有推车入户的行为,监控摄像头能够立即发出语音警告,如果仍不能劝阻,将向管理中心发出警报,同时各楼道的摄像头能够对推车入户的人员实现目标锁定,以确定其楼层、户号,方便管理人员上门制止。另外,如果是电梯场景,当监控识别推车入户的行为时,还能够联动电梯,进行阻止关门的行为,以往出现电瓶车突然爆燃的情况。高性价比的目标识别方案用什么?山西智能化目标识别24小时服务
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。云南哪里有目标识别经验丰富目标检测的图像跟踪板慧视光电有。
而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。智能化检测不仅能够减少原本人工检测的成本支出,还比人工更具效率,将是企业降本增效的一个途径,也是打造工业4.0的一个方案。
这个过程中,如何让无人机理解并提取分析图像很关键,这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,是一种计算机“视觉”科技,也就是把摄像机当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下,就可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法,通过实时的目标识别处理无人机获取的数据,让无人机的工作更加高效。无人机实现远程监测用慧视吊舱。
除此之外,无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理处理器能够输出6.0TOPS算力,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。能够在夜间识别地面信息的无人机吊舱是哪款?贵州省时省力目标识别工具
如果目标很小,用图像处理板能够实现锁定识别码?山西智能化目标识别24小时服务
摄像头需求识别出现在镜头的物体。例如是飞过来的杂物,还是闯入的人或者动物,如果摄像头能够智能识别,那么就可以实现上述目的。而要实现这样的功能,一个很简单的方法就是在传统摄像头的基础上植入高性能的AI图像处理板。图像处理板通过定制接口和摄像头连接,在目标识别算法的赋能下,就能够对摄像头获取的物体进行AI识别分类,从而对摄像头发出指令是否锁定跟踪目标,从而转动摄像头。成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,是慧视光电采用瑞芯微RK3399pro芯片开发而成的高性能板卡,芯片基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。山西智能化目标识别24小时服务
通过不断的深度学习,SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求,通过大量的部署训练,给定一张图像,SpeedDP就能够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)。这个基本的开发流程,包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时,人工标注的...
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