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...
无人机能够通过高空拍摄快速获取大范围、多角度的地面信息。但是传统的摄像头只能获取视频数据,对于许多需要进行数据分析的行业来说显然不够智能化,从无人机视频数据中快速获取提炼大量有价值的信息,不仅能够提升工作效率,还能够减少不小的成本支出。这就是无人机的AI识别能力。通过识别算法,在无人机工作时就对目标范围进行AI检测识别,从而提炼所需信息。这就需要对无人机进行智能化改造,可以在传统无人机吊舱中植入成都慧视开发的高性能AI图像处理板,如利用RK3588深度开发而成的Viztra-HE030图像处理板,6.0TOPS的算力能够快速处理无人机识别到的复杂画面信息,这样就有了硬件基础,剩下的就需要对自身算法进行不断优化提升。SpeedDP是一个深度学习算法开发平台!天津多系统适配图像标注技术
成都慧视光电技术有限公司开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030图像处理板能够在算法的支持下,对高速公路上的车辆进行检测识别,对个别车辆进行指定安全跟踪和检测,这将有助于有关部门进行测速和安全驾驶的管理侦查。通过实时数据的采集分析,还能够找出高速拥堵源头,为交通疏导提供精细信息,为提升整条道路的通行效率提供帮助。在夜间,图像处理板也可以和红外相机有机结合,实现AI检测识别的功能。24小时工作能力也为全天时的交通管理提供技术支撑。辽宁企业图像标注产品SpeedDP是一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台.
进入冬季,北方各地陆续出现冰冻天气,给不少地方的保供电工作增添了难度。目前,大多数地方都采用无人机巡检的模式,但是面临如此寒冻的天气,无人机也可能会“懈怠”。但是大面积覆冰的影响下,人工巡检又很难到达很多区域,所以还是不得不依靠无人机,只是需要性能更加强悍的无人机。无人机电力巡检依靠可见光或者红外两种方式进行自动巡视检测,这其中,用于进行图像处理的传感器性能尤其重要。面临如此寒冷的天气,图像处理板能否正常工作十分关键,因此选对图像处理板,关系整个寒冬的电力巡检。
传统意义上的图像跟踪主要分为两种,一种是通过在一定载体上安装定位设备并结合无线传输设备对载体的实时位置进行定位或描绘出移动轨迹,这种跟踪设备主要用于消防、户外探险等领域;另一种跟踪设备主要是指图像跟踪板,根据技术发展的过程,有基于DSP的图像跟踪板和基于AI芯片的图像跟踪板两种,其原理是通过提前在图像跟踪板中装入目标图像,跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测,找到之后进行实时跟踪。随着AI芯片的大规模应用,以及客户对跟踪板性能要求的提升,传统的基于DSP的图像跟踪技术已经难以达到应用的要求,很多总体单位对跟踪设备提出了智能学习、多目标检测、打了不管、更高的识别率等要求,基于AI的跟踪设备得到了越来越广泛的应用,例如各种空中侦查设备、抓捕设备、智能边海防设备、船用光电设备、智能化弹等都需要各种各样的智能图像跟踪设备进行匹配。SpeedDP能够帮助进行算法模型的测试验证。
2023年,全球科技领域受欢迎的当属AI行业,原以为进入2024会沉寂一段时间,不聊Sora文生视频大模型的发布又将这一热度延续到了2024。AI+行业的持续火热,为我国AI图像处理板的发展应用提供了契机。我们所熟知的人形机器人在当今已有重要突破,它们已经不再像以前那样只能进行简单的直立行走,进行生硬的对话,随着AI和其他传感技术的不断进步,人形机器人已经可以在一些重要行业替代人工进行工作,其中就有制造业、危险化学品行业等,机器人的应用能够有效节约人力成本,同时,机器人还能够进行人不能涉及的危险领域。而人形机器人之所以能够有此作用,就是跟机器视觉有关。让AI帮你进行图像标注。陕西比较好的图像标注
SpeedDP支持Yolo系列算法。天津多系统适配图像标注技术
目前,有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注,其中慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。天津多系统适配图像标注技术
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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