目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

工业4.0就是无人作业的天下,各行各业都在进行无人化改造,农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向,我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作,而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控,要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板,这些图像处理板在算法的赋能下,能够实现精细的目标识别和检测,例如无人机,在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱,吊舱内置图像处理板,无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。用什么设备能够轻松识别目标?湖南人防目标识别解决方案

目标识别

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。黑龙江流畅目标识别系统Viztra-ME025图像处理板能够进行目标检测。

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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。成都慧视开发了VIZ-YWT201微型双光吊舱。

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RV1126K芯片特点:

1.处理器架构:RV1126K采用了瑞芯微自主研发的多核处理器架构,结合了高性能的CPU和专为图像处理优化的GPU,能够有效地处理图像和视频数据。

2.图像处理能力:RV1126K具有强大的图像处理能力,支持高清视频处理、图像识别、图像分割、图像增强等多种图像处理算法。

3.人工智能加速:RV1126K集成了人工智能加速器,支持深度学习推理,包括目标检测、人脸识别、姿态估计等人工智能应用。

4.视频编解码:RV1126K支持多种视频编解码标准,包括H.264、H.265等,能够实现高效的视频数据传输和处理。

5.接口和扩展性:RV1126K芯片提供丰富的接口,如MIPICSI接口、HDMI接口、USB接口等,方便连接各种外部设备和传感器,扩展系统功能。

6.低功耗设计:RV1126K采用先进的制程工艺和低功耗设计,能够在保持高性能的同时实现较低的功耗,适合嵌入式系统和移动设备应用。

7.应用领域:RV1126K广泛应用于智能监控系统、工业视觉设备、智能交通系统、智能家居设备等领域,为这些应用提供强大的图像处理和人工智能能力。 成都慧视开发了VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱。北京视频目标识别开发

成都慧视开发了VIZ-YWT306微型双光吊舱。湖南人防目标识别解决方案

通过不断的深度学习,SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求,通过大量的部署训练,给定一张图像,SpeedDP就能够计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。这个基本的开发流程,包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。当面对海量图像数据时,人工标注的效率就会收到影响,但AI不会,因此SpeedDP也不会。经过大量的测试得出,SpeedDP标注一张图像的时间花费为7-8ms,是人工标注远不能及的。以前,大家都认为AI替代人工是在未来,但现在的技术表面,许多工作已经可以交给AI了,图像标注就是。通过使用慧视SpeedDP自动图像标注平台,企业能够提升图像标注的精度和效率,进而节约成本。湖南人防目标识别解决方案

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