识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会...
RK3588作为瑞芯微国产化旗舰级芯片,用在目标跟踪领域,通常情况下跟踪帧率都在50Hz左右,这已经足够满足大多数应用领域的需求。但在许多特殊领域,如军备、边防,高帧频的视频输出能够在极短的时间内捕捉到更多的画面,实现高速动态场景的连续拍摄。高帧频的目标跟踪则能够获得更多的目标细节,便于做出下一步判断。许多中低端性能的由于算力等因素无法达到这样的需求,但RK3588作为性能怪,6.0TOPS的算力开发潜力无限。成都慧视就针对于这样的需求场景,在硬件的支持下,定制开发出能够支撑100Hz跟踪算法,从而打造出能够稳定实现100Hz目标跟踪的整合方案。FPV跟踪算法用SpeedDP帮助提升精度。云南周界入侵AI智能算法分析软件
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。成都慧视开发的VIZ-100T三轴三光微型吊舱,具备10倍变焦能力的可见光相机,在白天进行巡检时,能够远距离对设备进行观察分析,同时集成了640*512的高分辨率红外相机,能够实现清晰的红外成像,在夜间进行安全巡检,搭载于小型无人机上,能够对出现问题的目标点位进行定位,实时视频数据回传,为园区巡检提供安全保障。云南周界入侵AI智能算法分析软件成都慧视能够帮助训练算法吗?
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。通过SpeedDP的应用,能够极大减少整个测试验证所需时间,减少人力成本支出,减少项目开发周期,让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。
首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。如何快速完成大量的数据标注工作?
图像标注就是给图像打上标签标记,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘专门的图像标注师,随着AI的不断发展,这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域,深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布来实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。目前,有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注,有的是纯手动拉框,有的则可以帮助我们进行自动标注。可以帮助进行算法训练的工具有哪些?云南周界入侵AI智能算法分析软件
慧视SpeedDP需要多少钱?云南周界入侵AI智能算法分析软件
如今,AI已走入万千企业,其展现出的强大赋能作用,让无数企业受益。尤其实在制造业中,AI能够赋能多个领域,让企业更加高效、更加节能。例如许多大型的纺织工厂,定期的机器巡检以及对产品的质检至关重要。传统模式是采用人工巡检,大量的巡检人员对纺织机器和产品进行肉眼质检,虽然这种模式效率低、精度无法掌握,但也是无赖之举。随着AI的发展应用,利用AI进行质检,能够弥补了这些缺陷。通过定制相应的AI算法,在传感器的共同作用下,能够实现自动识别。云南周界入侵AI智能算法分析软件
识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会...
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