目前,采用图像识别技术来实现无人机规避其他障碍物是一个有效的方法。通过在无人机上植入图像识别模块,这个模块由图像处理板和相机组合而成,通过算法的赋能,就能针对不同物体实现快速AI识别,然后实现规避。而在图像处理板的选择上,成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板就十分合适。这块板卡采用了RV...
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更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频,需要标注的画面竟然多达5000多张,当我标注到500张的时候,整个人都已经麻木,并且出现情绪波动,望着剩下的4500多张待标注画面,看着都头皮发麻,怎么都不想继续了。哪里有目标识别AI模块供应商?云南网络目标识别系统
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。山西智能化目标识别软件无人机吊舱用AI识别模块定制。
在如今的作业中,无人机路面巡查替代传统的人工巡查,展现出巨大的效率优势。像高速施工工地这样的环境下,施工方为了保障施工安全,就需要对施工范围进行严格管控,传统的人工巡查效率低,受限于地形、时间等问题,容易出现盲点。相比人工,利用无人机进行AI识别则可以逐帧图像监测,即便是夜晚也能够利用红外传感器进行数据收集,几乎不会遗漏任何信息。而交通管理部门,则可以利用无人机快速到底事故地点进行疏导,缓解交通压力。
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。各类船只识别的模块定制。
在无人机识别这个领域,应用十分广,因此针对于这方面的教学必不可少。目前国产化的识别传感器当属瑞芯微的RK3588,因此许多院校都会选择采用RK3588来进行教学,成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是利用RK3588打造而成,能够根据不同规格的相机深度定制接口。(不同接口的RK3588图像处理板)如果院校想进一步节约时间提升效率,成都慧视还可以提供训练学习设备的整套方案。在高性能Viztra-HE030图像处理板的基础上,根据需求帮助选择合适的相机,并且针对算法这块,我们能够提供一个高效的深度学习算法开发平台SpeedDP,这个平台能够通过大量的识别检测算法模型训练开发,实现对新数据集的快速AI自动图像标注,一方面省去大量手动标注工作,另一方面帮助提升算法性能。AI识别怎么选择合适的模块?***时省力目标识别解决方案
慧视光电开发的RK3588图像处理板能够选择哪些接口?云南网络目标识别系统
无人机及其相关技术的不断发展,已经打破了传统的仓储管理方式,为仓储带来了智能化的革新。传统的仓储管理,需要人工进行地毯式巡检,这种方式效率低,费时费力。另外,对于仓储安全的监管不能做到时效性,反应速度也具有滞后性。而全新的无人机巡检模式,基于先进的图像传感器、远程控制技术、AI等,使得无人机能够实现高效安全的自主巡逻,无需过多的人工介入。一旦无人机检测识别到危险,就能够立即发出警报,甚至可能提前预警,滞后性将得到改善。云南网络目标识别系统
目前,采用图像识别技术来实现无人机规避其他障碍物是一个有效的方法。通过在无人机上植入图像识别模块,这个模块由图像处理板和相机组合而成,通过算法的赋能,就能针对不同物体实现快速AI识别,然后实现规避。而在图像处理板的选择上,成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板就十分合适。这块板卡采用了RV...
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