物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程,涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据,并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备,包括各种传感器和执行器,是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为,生成大量数据。这些数据...
SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程,即数据标注-> 模型开发-> 应用部署。旨在快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果。测试平台目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。为了尽可能减小测试工具与实际移动端部署程序之间的差异同时简化测试工具的开发难度,在设计测试平台程序时采用了一些特殊方法。首先使用C和C++设计封装了不同子任务的可执行程序,并通过读取不同配置文件的方式实现不同的功能,然后使用python+streamlit+子程序设计了web服务程序,用户可通过浏览器访问特定网址来使用测试平台。摄像头内部搭载了图像处理板,这些板卡具备目标识别跟踪的能力。辽宁国产目标识别自主可控
近期,港剧《新闻女王》火爆两地,为了竞争台里的新闻女王,人人都费尽心思,想要全年无休,连续播报黄金时段的新闻,不禁“卷”死剧中人物,更让观众咬牙切齿。当然,全年不休属实有点夸张了,人毕竟不是机器,能够无休止的连续工作。因此,人再卷,也是需要休息的,而AI却不一样,AI真的可以卷死全部竞争者。AI播报新闻,那是真的可以实现7*24小时不间断,逼真的形象、流畅的语言动作,看上去就像真人一样。除了新闻行业,图像标注领域的AI也可以卷死人工标注。云南无源目标识别24小时服务板卡能够用于远程打击吗?
水上交通是我国内陆运输的一大命脉,尤其是长江沿岸,从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式,为了保障水路运输的通畅,维护通航秩序,就需要相关部门对航道进行定期巡航,保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检,每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查,这种模式不仅效率低下,遇到极端天气时,还会出现视野受阻、爬标困难等问题,甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今,随着无人机的使用,整个流程变得更加简洁高效,以前需要1条船、6个人做的工作,现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。
从2016年12月11日起,我国就正式施行林河长制。其中林长制主要职责是林业生态保护修复、森林防火、林业有害生物防治、森林资源管护以及野生动植物保护工作。而河长制是保护水资源,打造安全用水环境。这两项工作对我国的自然生态的稳定具有关键作用。在中西部许多地区,由于环境下复杂,对于林、河的巡护是一项困难的工作,不仅要花费大量的时间精力,还不能做到大面积的覆盖。随着无人机的落地应用,这种困难得到了有效缓解。无人机“加持”下的林河长巡查,形成了“人防+技防”的地空巡检新模式,覆盖更打、发现更及时。无人机凭借其灵活、轻巧的特点可以轻松飞越一些人无法到达的地点,还能够实时传输高清图像数据,节约时间成本,快速高效地获取资料,让管理人员对森林植被、河湖状况一目了然。再不影响效果的前提下,板卡更小、更高性能就越好。
智能配送机器人需要进行图像采集,并对图像进行深度分析识别,这样机器人才能在复杂的环境下完成任务。在机器人摄像头的基础上加装慧视RK3588图像处理板,就能通过先进的架构、工业级别的运算能力,对识别到的环境进行快速准确的分析,然后进行避障、行进等动作。采用智能机器人进行配送,能够有效提升随后一公里的配送效率,从而为客户带来更好地体验。
使用无人机进行快递配送是当下一个时兴的手段。无人机具备灵活、高效、便捷等优点。在无人机吊舱位置安装慧视微型双光吊舱,200多g的重量不会给无人机带来负担,却能给无人机对环境的识别带来极大便利,快递员只需要站在楼下,就能通过操控无人机精确识别楼层,进行配送,省去了挨家挨户上门的时间。 Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计,大小为38mm*12mm,整体重量控制在12g左右。吉林如何目标识别解决方案
传统的基于DSP的图像跟踪设备已经难以达到应用的要求。辽宁国产目标识别自主可控
人工标注的精细度完全依靠于人的眼力、技术,面对简单的图像时,尚且可以应付,面对复杂的图像时,就会眼花缭乱。此外,当长时间进行标注时,人工的倦怠也会影响精度。而慧视SpeedDP能够通过不断的深度学习提升能力,这也是人工无法达到的。一个人工标注师的月成本大约在5000-6000元,如果是专门进行大规模图像标注的企业,这种岗位将不在少数,累计起来的人力成本就很多。而AI则不同,AI可以一个人干多个人的活,节约项目开发时间,从而节约成本。辽宁国产目标识别自主可控
物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程,涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据,并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备,包括各种传感器和执行器,是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为,生成大量数据。这些数据...
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