图像标注基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • SpeedDP
  • 软件类型
  • 图文处理软件
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
图像标注企业商机

此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视光电SpeedDP深度学习算法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。随着芯片性能的提升,跟踪设备的发展趋势是生成式人工智能也会在图像跟踪板上得到应用,使得识别率达到极大的提升,相关配套的整体设备性能也会得到质的提升。YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一。吉林高效图像标注技术

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物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识,属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。随着计算机及信息技术的迅速发展,图像识别技术的应用逐渐扩大到诸多领域,尤其是在面部及指纹识别、卫星云图识别及临床医疗诊断等多个领域日益发挥着重要作用。通常图像识别技术主要是指采用计算机按照既定目标对捕获的系统前端图片进行处理,在日常生活中图像识别技术的应用也十分普遍,比如车牌捕捉、商品条码识别及手写识别等。随着该技术的逐渐发展并不断完善,未来将具有更加广泛的应用领域。云南快速图像标注大概价格AI算法训练平台SpeedDP。

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无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像,而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案,实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案,两款产品均使用小巧设计,整体组合重量在30g左右,并且都采用小功耗设计,用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下,能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126,能够输出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标,能够识别像素为12*12的目标,且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右(净重5g(不含镜头)),像素分辨率为640*512,采用9/13/25mm三种定焦设计,支持18中伪彩选择,功耗小于0.75W。

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列,成为了各领域研究开发的优先,它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能,具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言,将RK3588作为课题进行研究开发,是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中,算法的能力就十分重要,如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标,可以利用AI的深度学习能力,让AI不断学习这些目标的特征,从而达到精细识别的能力。这个过程,可以通过大量的数据标注,来训练AI。但大量待标注工作,常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注,将会耗费大量时间精力,让成本不可控。SpeedDP能够提升图像标注的效率。

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多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。SpeedDP能够实现目标检测、算法模型、项目参数的配置。吉林图像标注

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在智慧农业领域,当无人机挂载吊舱飞行时,摄像头就能自动获取作物状态,并加以分析输出相应数据,能够让管理者更好地了解整体状况。在交通领域,将AI算法赋能路边的摄像头,能够实现人流量、车流量的智能统计,为交通管理部门提供详细的车流数据,从而为出台缓解交通压力的措施提供数据支撑。AI算法使用大量的训练数据集来不断提升自身的识别能力。即使是十分复杂的照片、特征、特征或物体,也可以使用机器学习算法或逻辑来找到。吉林高效图像标注技术

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