腾讯开发的机器人小五,采用轮、腿、足复合设计,使得它具备越障能力的同时,也保持了轮式机器人的运行效率。每条腿都可以单独伸长缩短,能有效提升承载能力。装上了双编码器大扭矩密度的执行器后,就能承受住一般成年人的重量。将机器人用于养老服务领域,能够帮老人取快递,抱老人起床,带老人进行活动。机器人内置RGB...
慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够实现昼夜成像,内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板,搭载自研AI跟踪算法,重量只有280g。能够对地面车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,上报目标的图像及坐标信息。慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机,重量小于260g,采用金属外壳,抗冲击力强,具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。慧视VIZ-GT05V微型三轴双可见光惯性稳定吊舱搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,可实现夜间微弱光线下的目标观测。可应用于微小型无人飞行器、无人车、无人艇和其他无人观测设备,进行警务执法、电力巡检、安保巡视、救援搜索、消防救火等任务。利用SpeedDP能够实现降本增效。成都人工智能AI智能安防
在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。然后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。行业用AI智能智能方案机器人是AI发展后的一个重要载体。
AI大浪潮下,许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力,数据标注企业也不例外,传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年,如今新的“引擎”就在眼前,他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求,慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工,SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现,将是数据标注企业降本增效的得力帮手,目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,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。
对进销存、订货、选品、商业选址都很有帮助。大数据预测的算法会根据近几年的数据,加上天气、节日、时间段的影响,机器就可以处理进销存的订货、研究用户的消费行为,对未来的选品和定价都非常有帮助。图像识别、声音识别、数字化人工智能算法三大技术只能搭起机器识别的骨架,但如何让零售变的更加智能,还需要更深层次的技术做支持,如何在表层技术的基础上进行更深层次的剖析,是现在智能零售业急需解决的问题,下面我们就智能零售中运用比较多的技术——图像识别技术进行简要的解析。人工智能和机器学习算法可用于分析来自各种来源的大量数据。
计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统:公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等,随着计算机技术的不断发展,图像识别技术也在不断地优化,其算法也在不断地改进,图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机,的图像识别技术很有可能在更多的领域卖露头角,它的应用前景也是不可限量的。数据的资源越好,模型的准确度就越高。四川AI智能
SpeedDP整体安全性很高。成都人工智能AI智能安防
要解决小目标难以追踪的这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发平台,通过不断的深度学习,能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此,将这个算法用在无人机高空识别领域,完全能够弥补传统算法的不足,达到更加稳定锁定跟踪的目的。成都人工智能AI智能安防
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