目标识别算法是一种深度学习算法,其聪明程度需要我们不断训练,这就得益于大量的图像标注,通过对车辆行驶环境的数据集的大量标注,能够让AI更加聪明,标注得越多,识别的精度就可能越高。但是大量的图像标注跟工作显然会耗费大量的时间精力。而慧视SpeedDP的出现很好地解决了这个问题。SpeedDP是一个深度...
生成式人工智能有潜力通过创建更高效、更可持续的城市环境来彻底改变智慧城市的未来。聊天机器人和虚拟助理、优化城市运营、为公民提供个性化、有针对性的服务以及其他潜在好处只是生成式人工智能使智慧城市受益的一些方式。智慧城市可以利用这项技术来增强服务并更好地服务社区。通过关注风险并建立治理结构,智慧城市可以利用人工智能进行深思熟虑的创新,从而显着造福其社区。生成式人工智能增强智慧城市的潜力提供了一个理想的愿景。它标志着一个新时代的到来,先进技术与道德原则相结合,帮助城市克服资源限制,变得更加宜居、高效和可持续。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。重庆开发AI智能处理板
在自研智能跟踪算法的赋能下,Viztra-LE034图像跟踪板通过采用国内智能AI芯片,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别,并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。跟踪板为瑞芯微新一代智能视觉芯片RV1126,基于四核ARMCortex-A7内核,内置2T算力(NPU),支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术。RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性。重庆开发AI智能处理板AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。
除此之外,在数字医疗领域,人工智能工具可以适应各种任务,比如搭建一个科学平台,或者使用生成式人工智能来编写内容。机器学习、深度学习和自然语言处理有助于使数据分析民主化,从而深入了解如何在市场上比较好地定位产品。人工智能工具可以在几分钟内获取相关内容的完整语料库并进行分析,这可能需要人类数月或数年的时间才能完成,从而提供有关空白区域和竞争对手的数据。让医护团队加快他们的“决策时间”并做出更明智的选择。
传统摄像头通过AI算法的赋能,可以对目标区域内的事物进行自动识别、检测、跟踪。例如,搭载于无人机的吊舱,在AI智能算法的加持下,就能锁定跟踪路面快速移动的汽车。AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,作为一种计算机“视觉”科技,可以让摄像头当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频监控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。通过大量的数据进行训练,AI智能算法能够不断进步,从而更加符合使用者的期望。这种技术能够广泛应用于我们的各行各业。RV1126图像处理板识别概率超过85%。
7月28日开幕的成都大运会为大家带来了一场视觉盛宴。本次大运会,除了成都各种美食、大熊猫外,各类智能服务的出现也着实亮眼。“蓉宝”机器人“蓉宝”机器人以熊猫为外形,具备应急、答疑、翻译等功能。能够在场馆中心递送应急包、自动体外除颤器(AED)等医疗应急工具。一旦场馆内发生突发状况,就可以扫码唤来“蓉宝”机器人。在自动弹出急救包的同时,机身上那块屏幕可以播放示范视频,还能和医生进行远程连线,获得线上急救指导。工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。重庆开发AI智能处理板
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。重庆开发AI智能处理板
传统意义上的图像跟踪主要分为两种,一种是通过在一定载体上安装定位设备并结合无线传输设备对载体的实时位置进行定位或描绘出移动轨迹,这种跟踪设备主要用于消防、户外探险等领域;另一种跟踪设备主要是指图像跟踪板,根据技术发展的过程,有基于DSP的图像跟踪板和基于AI芯片的图像跟踪板两种,其原理是通过提前在图像跟踪板中装入目标图像,跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测,找到之后进行实时跟踪。随着AI芯片的大规模应用,以及客户对跟踪板性能要求的提升,传统的基于DSP的图像跟踪技术已经难以达到应用的要求,很多总体单位对跟踪设备提出了智能学习、多目标检测、打了不管、更高的识别率等要求,基于AI的跟踪设备得到了越来越广泛的应用,例如各种空中侦查设备、抓捕设备、智能边海防设备、船用光电设备、智能化弹等都需要各种各样的智能图像跟踪设备进行匹配。重庆开发AI智能处理板
目标识别算法是一种深度学习算法,其聪明程度需要我们不断训练,这就得益于大量的图像标注,通过对车辆行驶环境的数据集的大量标注,能够让AI更加聪明,标注得越多,识别的精度就可能越高。但是大量的图像标注跟工作显然会耗费大量的时间精力。而慧视SpeedDP的出现很好地解决了这个问题。SpeedDP是一个深度...
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