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

平台可运行于Windows或Linux操作系统,包含四项基础功能和三项定制选择功能。1.项目配置:含任务属性(当前支持目标检测)、算法模型(当前支持YOLO-X)、项目参数等;2.模型训练:支持模型参数配置、训练过程可视化等;3.模型评估:支持评价体系(如:AP)、结果统计等;4.数据测试:支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果;5.自动标注:基于导入数据集快速生成标注结果,支持标注工具(LabelImg)读取和调整;(定制可选)6.模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平台,RKNN/RKNN2)两种部署方式,可选;(定制可选)7.Web服务:支持快速搭建Web服务,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务;(定制可选)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。福建可靠目标识别开发

目标识别

此外,大型公共停车场可以在每个车位安装安装智慧摄像头,这些摄像头同样带有图像处理板板卡,具备AI算法,一方面对停车位进行数量统计,上传至控制中心,这样能够及时了解车位空置数量;另一方面,智慧摄像头能够智能识别车辆信息和停车位信息,如果驾驶者遗忘了停车停放位置,在设备终端就能立刻查询,优化车位资源占用。慧视光电开发的RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU,具备全国产化、小型化的特点,功耗也低,非常适用于公共停车场的智慧闸道建设。福建流畅目标识别软件慧视光电开发的慧视RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU。

福建可靠目标识别开发,目标识别

除了电力巡检方面,无人机吊舱还可以对前期电力基建选址、搭建提供帮助。搭载吊舱的无人机能够实现地理信息的收集,对崇山峻岭进行快速建模,提高前期建设的效率,也能减少成本支出。在搭建电线时,采用无人机放线,能够轻松穿越各种危险复杂的环境,减少搭线时间,保障施工人员的安全,同时节约节约人力提升效率。成都慧视光电推出的多种双光、三光无人机微型吊舱,就是电力行业的得力帮手。它能够搭载慧视AI图像处理板,能够实现远距离的目标识别。

作为针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,SpeedDP深度学习算法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。此外,针对于研究所等需要数据保密的企业单位,本地化服务器部署,能够让数据敏感的用户也无惧信息安全威胁。目前慧视SpeedDP主要提供目标检测算法的开发,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。平台支持labelimg数据标注格式,用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注,然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。RK3399图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。

福建可靠目标识别开发,目标识别

小区是社区的基本生活单元,如何守护这净土是社会各界迫切需要解决的问题。小区安防主要以防火防盗为主,在以前,小区的防火防盗系统全靠物业保安的不间断巡逻,这一模式暴露出覆盖面、时效性不足等诸多问题。随着智慧城市建设的深入,运用各种科技设备将小区进行智慧化赋能,从而辅助防火防盗报警,物防模式相对于人防在覆盖面和监控时间有着优势。慧视光电开发的AI智能图像处理板通过定制算法的加持,能够在小区传统监控摄像头的基础上实现智慧小区的建设,能够实现门禁系统、火灾监测、周界安防、昼夜可视化小区监控等措施。振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。河北如何目标识别系统

AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。福建可靠目标识别开发

作为社区的基本单元,小区是智慧城市建设的重要一环,而在安防领域,小区更是守护家庭的门户,如何更加高效的守护小区安全是社区创新基层治理的探索方向。经过技术的不断革新,智慧安防逐渐成为这个方向。通过在小区传统人防、物防、技防的基础上,应用人工智能、物联网等当前先进的信息化技术,对居民小区安防系统进行智能化升级,加强对社区人、车、事、物、地、组织“信息进行感知”,打造并集成出入口、智能门禁、信息卡口、移动巡防、视频监控、报警联防、信息发布、停车场、访客、梯控等产品及子系统,也包括智慧物管安防综合平台,实现数据的统一汇聚、统一管理。福建可靠目标识别开发

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由于无人机飞得高,肉眼可见甚至为一个小点,一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题,通过增加小目标的训练样本数量,放大图像或特征使小目标变为大目标,增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法,经过不断的测试验证,算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处...

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