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...
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如,YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍,同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B 的延迟减少了 46%,参数减少了 25%。慧视光电的微型双光吊舱能够实现目标跟踪识别。***时省力目标识别定制
“空中哨兵”是城市安防建设解决方案中比较高效智能的一环,无人机搭载吊舱后能够帮助公安机关进行巡逻、安保、维稳、侦查等工作,凭借其机动灵活的特点,能够打破传统地面安全防范工作模式,满足警务工作中点、线、面等方面的需求作用十分突出。在城中村或者郊外等地区,可以利用搭载吊舱的无人机进行高空巡逻,对人工不方便到达的区域进行远程巡查,例如院落死角、阳台楼顶等区域。可以有效发现非法种植非法作物的现象,利用吊舱能够及时取证、留存,为有关部门打击处理提供证据。此外,无人机吊舱还可以智慧化,通过在无人机吊舱中植入AI图像处理板,通过不断的深度学习,让内置AI具备自动识别比对的能力,提升巡查效率精度。辽宁数据目标识别远程协助无人机吊舱搭载图像处理板后能够拥有应急救援。
虽然AI图像处理板的功能很强大,但它并不是什么遥不可及的技术。成都慧视凭借多年开发经验打造出的Viztra-HE030图像处理板,就能够凭借强大的处理性能,在工业4.0领域发光发热。这块图像处理板采用了工业级芯片RK3588,先进的架构再加上四大四小八核处理器的配置,让其算力达到了6.0TOPS,处理工业环境中的复杂情况不在话下。传统模式下的生产制造或许已经到了“穷途末路”,经营者想要获取更高地的利润必须从制造成本下手,人工成本将是很快见效的领域,利用机器人是个比较好解,而AI图像处理板将在这个替代环节中起到关键作用。
目前,比较经济的智慧安防措施就是在监控摄像头中植入AI图像处理板,在相关算法的强大赋能下,就能够实现智慧安防。就国内市场来看,成都慧视开发的AI图像处理板性价比十分高,公司拥有多年的图像处理板快速集成开发经验,面对安防市场的需求,能够快速定制开发,帮助节约项目时间成本。从智慧安防的需求来看,慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板比较适合印尼的环境。这款板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,内部植入公司自主研发的智能图像算法,架构更先进,核心数8核(4大4小),算力6.0TOPS,支持丰富的输出接口,同时支持H264、H265两类视频编码。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。支持定制二次开发。无人机配送,就可以用慧视图像处理板对摄像头进行赋能。
节假日的高速路段通常会长达几小时甚至通宵堵车的状况,此时,普通的无人机吊舱就无法满足夜间的巡逻工作。而慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱,是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。为巡检、安防和搜救等行业应用任务提供了专业而可靠的能力支撑。控制人员无需抵达现场,即可24小时全天候通过大屏了解路段内车流,加强监控调度、事故处置效率。保障高效的目标识别能力,要选择好的图像处理板。安徽企业目标识别开发
慧视光电能够实现摄像头变倍锁定跟踪不丢失。***时省力目标识别定制
十秒速成写歌,声音面容一件替换,或许未来已经不需要歌手存在,AI如今已经在我们生活的方方面面落地应用。除了这些娱乐领域外,AI在我们工作上的帮助作用也非常巨大,图像标注就是其中之一。成都慧视利用AI开发而成的平台SpeedDP能够进行快速的图像标注,为企业提供提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。SpeedDP作为一个AI自动图像标注软件,其非常亲民,即便是AI零基础的用户也能够轻松使用,进行从数据标注、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。***时省力目标识别定制
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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