多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
在人工智能时代,图像标注不仅能够反哺AI的发展,还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配,例如谷歌就曾大量使用图像验证码,用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然,每个人点击的数量有限,你可能还会觉得很有趣,但当这成为一种常态,成为一项工作的时候,就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此,一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感,一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台,许多大公司都相继推出了自己的产品,但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史,平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具,真正走入“千万家”。导弹的远程打击也可以用图像处理板。海南国产目标识别开发
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。海南国产目标识别开发摄像头是怎么分辨人和动物的?
在周界安防领域,传统的摄像头有画无声并不具备报警功能。慧视AI图像处理板能够赋能监控进行AI识别,当出现可疑人物有翻越等入侵行为时,监控能够立即锁定跟踪目标人物,并向安保室发出警报,安保室人员能够通过监控的AI跟踪锁定找到可疑人员的移动轨迹,便于纠察。此外,针对于夜间监控的不足,慧视双光吊舱识别装置能够实现昼夜成像,白天通过可见光实现区域的监控画面,在夜晚通过红外实现道路或者目标区域的画面成像,使得一些光线较差的区域也能实现清晰成像,避免被可疑人员钻空。这样就能在小区出入口、室外路口、周界、园区活动空间、地下室以及高空抛物防控等重要区域,通过智能监控联动,实现小区全天候、24小时可视化报警监控。通过及时预警通知,规避安全风险,实现小区的安全管理。
图像标注是一项繁琐的工作,它将耗费工作人员大量的时间精力,长时间的重复动作,也使得工作人员变得倦怠。随着AI技术的不断进步,使用AI来对目标进行分类然后识别,是行业大趋势。这种方式不仅高效,还能节约成本,是企业降本增效的不错选择。SpeedDP是一个针对于0基础从业人员的AI深度学习算法开发平台,它能帮助使用者实现一键式的目标识别、标注,完全解放双手,提升效率。并且本地化的部署方式,能够有效保障企业的各种数据安全。再不影响效果的前提下,板卡更小、更高性能就越好。
智慧农业已是当下农业发展的助推剂。农业机器人的应用使得农作效率进一步提升,在农业机器人中加装慧视光电开发的RK3588图像处理板后,机器人能够实现自动化作业,一天能够耕种百亩土地。农作物杀虫是至关重要的环节,喷药机器人装配有一个大水箱,里面是实现灌注的杀虫农药。在图像处理板和相应算法的加持下,机器人能够智能识别哪些是农作物哪些是其他物,进而实现自动化农药喷洒。使用机器人作业,不仅能够实现人药分离,避免人受到农药危害,还可以实现单人操作多台机器人,提高生产效率。板卡是可以用于远程打击的。天津移动目标识别系统
无人机吊舱用的图像处理板当属慧视Viztra-LE026。海南国产目标识别开发
据有关数据显示,截至2023年3月底,全国机动车保有量达4.2亿辆,其中汽车达到3.2亿辆,但是在2022年我国城市停车位缺口就多达8000万,随着2023年汽车总销量的增加,车位紧缺度进一步增加。我们生活出行的各个场景中都可能看到“停车难、难停车”的景象,医院、学校、商圈、景区等更是重灾区,由此引发的交通拥堵等问题也让城市管理者面临严峻考验。其实在很多时候,不只是车位数量少的原因,更多是车位资源信息不透明,分布安排不合理造成诸多交通麻烦。海南国产目标识别开发
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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