成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
近年来,我国多地智慧城市建设取得明显成效,诸多创新技术和解决方案得到广泛应用。而在智慧停车方面,许多公共场所也开始逐步落地应用。一车一杆的系统,智能识别进出入车辆,控制车辆进出入,统计车位空缺数,在很大程度上能够优化公共停车场的交通拥堵等问题,能够提高安全和通行效率。智慧停车闸道装有车牌识别的机箱,该机箱集摄像头、图像处理板、显示屏、内存卡等设备于一体,其中图像处理板内置车牌识别算法,在摄像头获取车牌照片后,板卡算法就能进行快速又高精度的信息识别,并上传数据到后端控制中心,能够有效控制车辆的合理出入,方面管理者优化管理。花草识别可以用慧视板卡。智能化图像处理板设计
合理地进行垃圾分类是有效进行垃圾处理、减少环境污染与资源再利用中的重要举措,也是目前很合适很有效的科学管理方式,利用现有的生产水平将日常垃圾按类别外理、利用有效物质和能量、埴埋无用垃圾等。这样既能够提高垃圾资源处理效率,又能缓解环境污染问题。而对垃圾的分类首先是在图像识别的基础上的,因此本文想通过使用近几年来发展迅速的深度学习方法设计一个垃圾分类系统,从而实现对日常生活中常见垃圾进行智能识别分类,提高人们垃圾分类投放意识,同时避免人们错误投放而产生的环境污染。网络图像处理板好选择为什么要选择成都慧视开发的RK3588图像处理板。
随着AI的不断进步发展,AI在安防领域的落地应用也不断深入。AI在安防的应用大致有周界安防、门禁识别、灾害预警等。通过植入慧视光电开发的图像处理板对监控设备的智慧化赋能,让智能眼睛遍布公共区域,拒绝死角。一方面AI赋能监控设备,让监控更加智能化,能够对安防区域进行24小时*7天的不间断目标检测识别。另一方面,AI的投用让传统监控不再只具备画面查看的基础功能,能够增加主动报警的机制,一旦有可疑行为,AI监控就能够立即识别,然后向管理中心发出警报。
尽管还未达到真正的人工智能,但日渐成熟的图像识别技术已开始探索各类行业的应用。在农林行业,图像识别技术已经得到应用。木材的生产包含多个环节,过去这些环节往往牵涉到大量的人力投入。如今,图像识别已在多个环节中得到应用,例如森林调查,通过无人机对图像进行采集,再通过图像分析系统对森林树种的覆盖比例、林木的健康状况进行分析,从而可以做出更科学的开采方案。而原木检验方面,图像识别可以快速对木材的树种、优劣、规格进行判断,省去了大量人工参与的环节。成都慧视的图像处理板支持二次开发!
在工业领域如安防巡检等行业,需要大量摄像头采集图像数据并同时快速传输;在自动化作业的工厂设备需要摄像头进行图像识别检测来实现避障等行为;在冶金行业,在熔炼、精炼和连铸等过程中,需要对非金属夹杂物进行有效地去除。因此,工业领域对于相机的要求十分严格。首先,工业相机需要性能稳定,耐用性、抗干扰能力突出,能够连续高度工作。其次,工业相机要能够抓拍高速运动的物体,通过相机能够看到产品是否出现拉毛、模糊、变形等。然后,工业相机对于输出的图像帧率要求高,例如在开发金属类材料时,高帧率相机能够观察材料受到冲击时内部裂纹的方向和状态,分析材料受损时材料的结构。Viztra-HE030图像处理板能够精细识别多目标。贵州图像处理板销售厂家
人脸识别可以用慧视光电开发的RK3588图像处理板。智能化图像处理板设计
采用RV1126芯片开发的Viztra-LE026图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。智能化图像处理板设计
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
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