多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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。Viztra-LE026图像处理板能够进行目标识别。海南国产化目标识别
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。宁夏视频目标识别定制目标识别算法哪家做得好?
无人机被称为“空中卫士”,它能帮助有关部门实现高效的路面信息侦查管理,高速巡检就是落地应用的领域之一。据广东交通集团消息,清明假期,有关部门在部分路段启用无人机进行高速巡检,与路面定点监控和流动巡逻车形成动态互联。无人机在进行高速巡检时,灵活便捷的特点十分适用于车流量大的节假日高速路段,无人机搭载吊舱后能够实时回传沿线路面车辆信息,还能够支撑视频通信,广播喊话,便于管理部门及时了解高速信息,做出判断。无人机只需十几分钟就能够快速完成5公里的巡检,效率比路面流动巡逻车快得多,而且看到的信息更多。
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。无人机实现远程监测用慧视吊舱。
“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。在交通领域,搭载吊舱的无人机能够进行远程交通疏导,无人机视野开阔、灵活方便,可远程制定飞行计划、自动执行任务、7×24小时无人值守巡航,有效减少了巡查盲区。在工作日的早晚高峰时节,能够针对易堵路段进行重点巡逻,操作人员可以通过吊舱的摄像头实时查看现场画面,了解路段信息,辅助地面执勤及时找到堵车源头,进而快速疏导。可以定制目标识别的算法吗?海南国产化目标识别
成都慧视开发的用于目标识别的图像处理板怎么样?海南国产化目标识别
这种AI图像处理板在国内也有很多企业在做,但是由于国内的人形机器人发展程度不如国外,所以AI图像处理板的应用也不尽人意。成都慧视开发的高性能图像处理板Viztra-HE030就十分适合用在人形机器人领域,这块图像处理板采用了高性能芯片RK3588,相比如同类板卡,架构更先进,采用8nmLP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。海南国产化目标识别
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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