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...
图像标注对于许多企业而言是一项至关重要的工作,但当面对海量待标注的图像数据时,又显得是那么的费时费力。对于图像标注师来说,每天要花费数个小时的时间和精力去手动标注一张张、一帧帧图像,随着AI的不断发展,这项枯燥无味的工作有着能够被替代的可能。人工标注师的成本通常在5-6K左右,当大量的数据需要标注时,所需岗位就会增多,需要工作的时间也变久,成本也就随之增加。而自动化图像标注工具的成本都是一次性的,一次付费,长久使用,随着时间的增加反而平摊了成本。成都慧视的目标识别算法是自研吗?内蒙古高性能目标识别编号
森林防火的日常巡护不可或缺,使用无人机搭载慧视光电的吊舱,能够针对整个区域进行巡查,对可以烟雾、违规用火的行为进行AI识别,尽可能减少人为失火,缩短发现火情的时间,为扑灭火灾减少时间。慧视光电推出的微型双光吊舱内置高性能、低功耗的AI图像处理板,又搭载了红外传感器,能够帮助侦查火种、火情范围等信息。在火灾发生后,无人机搭载慧视光电推出的微型双光吊舱,就能够实现远程火情侦查。例如在针阔混交林和喀斯特地貌荒野林区,林内荆棘密布,杂草丛生,岩石凌乱,有的火线在悬崖峭壁上,即便火线近在眼前,穿梭过去就得披荆斩荆开出通道,何况救灾人员背负的数十公斤灭火装备这会拖慢灭火速度。海南低压线目标识别编号慧视光电的吊舱能够进行目标检测。
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。
在智慧安防的改造建设当中,降本增效仍是企业的优先,低功耗、高性能的解决方案越来越受到市场青睐。成都慧视利用瑞芯微RV1126芯片开发的Viztra-LE026图像处理板就是一个不错的解决方案。Viztra-LE026图像处理板搭载了4核A7处理器,支持INT8/INT16运算的NPU,算力能够达到2.0TOPS,完全满足安防需求。考虑到降低功耗的需求,Viztra-LE026在开发时,有效精简了设计,板卡结构呈半径为18.5mm的圆形,边缘有四处半径为1mm的圆形凹槽,板厚度为1.5mm,封装器件后的厚度为4mm,在这样的结构设计下,图像跟踪板重量只为5g,板卡正常工作时,整体功耗控制在6W以内。通过慧视图像处理板和传统摄像头的有机结合,能够实现智慧安防的建设,为社区安防保驾护航。Viztra-ME025图像处理板能够进行目标检测。
防止电瓶车入户是社区安防一项重点工作,许多社区在政策的严令之下采取了许多措施,其中不乏人车分流,人工巡逻等,但是都不能长时间大范围的监督,总会出现漏网之鱼,因此更加先进的技防措施崭露头角,图像处理技术+摄像头的组合因高效、经济的特点获得了市场青睐。基本方法是在各楼道电梯安装高清摄像头,在摄像头内植入高性能的AI图像处理板,板卡在AI目标识别算法的赋能下,就能够对电瓶车实现精细识别,一旦识别出有推车入户的行为,监控摄像头能够立即发出语音警告,如果仍不能劝阻,将向管理中心发出警报,同时各楼道的摄像头能够对推车入户的人员实现目标锁定,以确定其楼层、户号,方便管理人员上门制止。另外,如果是电梯场景,当监控识别推车入户的行为时,还能够联动电梯,进行阻止关门的行为,以往出现电瓶车突然爆燃的情况。小目标的识别是如何实现的?北京高效目标识别联系方式
Viztra-LE034图像处理板能够进行目标检测。内蒙古高性能目标识别编号
慧视光电开发的无人机微型吊舱就是如此,慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱,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,通过三轴高稳定精度平台框架实现远距离图像采集、目标点定位。此外,吊舱中还内置了工业级的AI图像处理板Viztra-HE030,这块板卡采用了高性能芯片RK3588,能够实现远程高空目标检测、识别和锁定跟踪等功能。两者结合让整个无人机能够实现昼夜工作无缝切换,无论是什么环境,这款吊舱都能够实现行业级应急救援支撑。内蒙古高性能目标识别编号
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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