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...
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。RK3588芯片的图像处理板能够进行目标检测。甘肃国产目标识别售价
要想实现无人机农业的一些功能,无人机吊舱至关重要,一般的吊舱都具备摄像头功能,操控者能够根据吊舱实现远程画面查看。例如农业生产当中的施肥和播种,只需要操控无人机飞到指定地点,就能够实现远程手动施肥、播种。但这只是基础的功能,随着需求的升级,对于无人机吊舱的要求也越来越高,比如在作物病虫害检测领域,普通的吊舱显然不能胜任,这个时候就需要采用带有AI图像处理功能的无人机吊舱。慧视光电利用AI图像处理板和传统吊舱相结合打造的微型双光吊舱,内部就植入了带有瑞芯微工业级芯片RK3588的Viztra-HE030图像处理板,板卡在自研目标识别算法的作用下,能够对农作物实现病虫害AI监测,当操控无人机飞过目标区域时,AI能够对摄像头获取的画面中的农作物进行快速扫描处理,精细识别病虫害。这比传统的人工巡查能够提升不小的效率。湖北数据目标识别开发成都慧视开发了VIZ-YWT201微型双光吊舱。
应急救援领域,有一个设备的作用十分突出,那就是无人机,无人机机动灵活的特点,能够帮助救援团队进行高空快速搜索,能够去到救援人员无法到达的地方,为获取整体信息,提升救援效率提供帮助。而无人机吊舱则是无人机的眼睛,作用巨大。在选择无人机吊舱时,也有讲究,传统的无人机吊舱内部就只有摄像头,能够实现远程查看的一些功能,并不能满足多元化的救援场景。像成都慧视推出的VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱就不一样,该款吊舱集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,测程1.2km半导体激光测距机,以及三轴高稳定精度平台框架,白天和夜间工作无缝切换,高清、多光、变倍的优点能够让无人机远程高空查看时看的更清楚,而激光测距机的加入,则让获取救援地区的三维信息更加容易。
成都慧视光电这样致力于AI图像处理板开发的企业,经过多年的领域深耕,已经具备了完善的AI图像处理板的开发流程,能够根据行业特性提供适用的解决方案。在人形机器人领域,AI图像处理板的精确度、高效、性能是决定人形机器人工作能力的关键指标,慧视光电利用瑞芯微高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板正是这个领域的解决方案。板卡拥有四大四小八核处理器,总算力高达6.0TOPS,经过我司的高度开发,能够支持丰富的输出接口,再通过定制的目标识别类算法,就能够实现精细的定位、识别检测等功能。传统的基于DSP的图像跟踪设备已经难以达到应用的要求。
AI真的越来越智能了,让许多岗位从业人员人人自危。数据标注师就是其中之一。AI替代人类首先就会从一些枯草、机械重复的工作开始,数据标注的工作恰好符合这个特点。在以往,数据标注的工作是AI的赋能者,他们就是人工智能当中的“人工”,通过大量的数据标注,让AI不断学习,不断变聪明。在AI需求庞大的情况下,会有数以万计的数据量摆在人工标注师的面前,他们只能机械地通过双手进行标注。可以说,他们就是AI的老师。随着AI越来越聪明,这些老师似乎也应该“退休”了。随着数据标注行业的不断迭代升级,各种有助于进行快速数据标注的工具开始出现。加油枪能够实现自动加油,是因为摄像头具备了目标识别的能力。湖北数据目标识别开发
通过目标识别能够实现远程打击。甘肃国产目标识别售价
中国当前比较先进的农业生产基地中,一辆辆收割机在田野间来回穿梭,无比繁忙,但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率,使播种、施肥、旋耕、开沟一体化,实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果,一是可以采用接入卫星系统的模式,将收割机集成北斗终端,把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统,无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头,再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板,通过目标识别、检测算法的赋能,让无人收割机实现智能化。甘肃国产目标识别售价
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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