目标检测基本参数
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目标检测企业商机

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。据悉,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RK3588图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。工业目标检测诚信推荐

目标检测

在算法领域,则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空,地面的物体就会显得较小,小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体,一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题,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。工业目标检测诚信推荐慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。

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许多小型化的无人机飞行器等类似于昆虫小动物,凭借其机动、灵活、体积小的特点能够在复杂的环境中执行飞行任务。但是再精细化的操控,也难以做到完全避免障碍物的阻碍,因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一点是要对环境进行自动化的识别。利用高性能的AI图像处理板,再定制化目标识别检测的算法,通过对这类无人机作业环境的大量深度学习,就能够让无人机AI愈发聪明,能够快速识别摄像头范围内的物体,从而实现避障的操作。

除此之外,无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理处理器能够输出6.0TOPS算力,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。慧视AI图像处理板是高精度识别的板卡。

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无人机要想实现上述操作,还需要另一个关键设备的辅助,那就是无人机光电吊舱。光电吊舱的作用是帮助无人机进行目标点定位,画面实时传输,从而让操作人员更加精细的操控无人机进行作业。成都慧视开发的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,在进行水流测速时能够远距离采集图像,对兴趣点目标进行定位,从而实现精细测量。同时高清摄像头能够实时输出1080P全高清可见光、红外视频,操控人员在后方能够清晰查看前方画面,并实现24小时昼夜作业的可能性。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。比较好的目标检测技术

RV1126图像处理板的目标识别能力突出。工业目标检测诚信推荐

一些化工园区、石油炼厂等需要在极其安全的环境中作业,因此对于园区的巡检工作十分关键。在长时间的工作中,园区的生产设备会出现被腐蚀、老化、磨损,给生产带来了风险,一旦检查疏忽,后果不堪设想。无人机搭载红外光电吊舱能够远距离检查设备,避免直接接触,实现对关键点的变倍放大观察,发现已存在或者潜在的泄漏、损坏,有效减少安全事故。另外无人机体积小巧、重量轻盈,能够在复杂环境中灵活穿梭。通过远程操控,无人机可以避免人工巡检过程中可能遇到的风险,确保人员安全。工业目标检测诚信推荐

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