随着大模型时代到来,模型参数呈指数级增长,达到万亿级别。大模型逐渐从支持单一模态和任务发展为支持多种模态下的多种任务。在这种趋势下,大模型训练所需算力巨大,远超单个芯片的处理速度,而多卡分布式训练通信损耗巨大。如何提高硬件资源利用率,成为影响国产大模型技术发展和实用性的重要前提。成都慧视推出的AI训...
激光反无设备的摄像头中加装了高性能的AI图像处理板,将设备部署在预定区域,AI图像处理板在算法的加持下,实现对禁飞区域空中目标的24小时不间断AI巡逻,能够快速发现、锁定、处置目标,在数秒内利用高能激光毁伤无人机目标。要想到达更加精细的识别目的,板卡的性能很关键,同时视频数据的质量同样重要。高帧频的相机能够捕捉更多画面细节,这样高性能图像处理板在进行AI识别处理时,就能够获取更多信息,识别的精度就会提升。像成都慧视开发的高性能高帧频图像处理板就考虑到了这一点,通过RK3588和FPGA接口的深度定制,轻松打破高帧频视频的输入输出,让板卡实现更精细的数据处理。SmartDP 针对数据稀缺或需要快速部署的场景进行了特殊优化。浙江安全图像标注技术

图像识别以图像处理为基础,是指以图像为对象所开展的各种处理性工作,包括编码、压缩、复原及分割等。图像处理过程中,以图像输入后,一般情况下也会通过图像形态进行输出。在图像识别过程中,将处理后的图像输入,一般情况下输出类别与图像结构分析。也就是说,图像识别是一个自原始图像到物体类型的过程,原始图像经过图像处理后,抽取特征并加以分类对比,以图像样本库资源作为对比分析的参考依据,然后确定物体类型。从本质上来讲,可以将图像识别看作是对图像分类与描述进行研究的过程。在图像识别过程中,在对图像中物体进行检测分离之后,将物体特征提取出来,以形状、纹理特征等作为提取对象,一般将图像处理融入到图像特征提取环节中。待对比分析明确物体类型后,从结构层面上对图像进行分析。北京企业图像标注SmartDP适用于无数据集、需要快速部署的场景。

这样的无人机智慧“眼”可以通过搭载吊舱实现,吊舱内置各种规格的摄像机,能够实现多角度观察。而智能化则可以在吊舱的基础上植入高性能AI图像处理板。图像处理板能够对摄像机获取的图像进行AI智能分析,这样无人机就能够自动识别缺陷,然后进行信息留存、回传。在这个领域,成都慧视光电可以根据需求进行多接口图像处理板的定制,选择成都慧视开发的RK3588系列图像处理板,支持选择SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588拥有6.0TOPS的算力,能够在各种复杂环境进行稳定工作。板卡和识别算法的强强联合下,无论白天黑夜,无人机都可以实现自助巡检,就不需要过多的人工参与。也是一种降本增效的举措。
腾讯开发的机器人小五,采用轮、腿、足复合设计,使得它具备越障能力的同时,也保持了轮式机器人的运行效率。每条腿都可以单独伸长缩短,能有效提升承载能力。装上了双编码器大扭矩密度的执行器后,就能承受住一般成年人的重量。将机器人用于养老服务领域,能够帮老人取快递,抱老人起床,带老人进行活动。机器人内置RGBD相机,在图像处理板的赋能下,能够实时检测周边环境,进行路线规划和避障,以高效完成各项工作指令。同时能够对物体进行AI识别,判断老人位置、行为动作,为老人的行动做出帮助。SmartDP主要优势在于无需大量数据和高、强度训练即可生成高质量模型。

目标识别算法是一种深度学习算法,其聪明程度需要我们不断训练,这就得益于大量的图像标注,通过对车辆行驶环境的数据集的大量标注,能够让AI更加聪明,标注得越多,识别的精度就可能越高。但是大量的图像标注跟工作显然会耗费大量的时间精力。而慧视SpeedDP的出现很好地解决了这个问题。SpeedDP是一个深度学习AI算法训练开发平台,他能够通过现有的算法模型或者自训练一个算法模型,实现对新数据集的快速AI自动标注,以此反复,帮助使用者提升算法性能。能够有效节约大量的时间。SmartDP基于yolo实现算法模型的打造。北京企业图像标注
SmartDP不支持量化感知训练。浙江安全图像标注技术
这种智慧化的建设就是采用图像处理。在无人机内部安装图像处理板,这些图像处理板和相机、算法的有机结合就形成了无人机的智慧眼,有了这个智慧眼,无人机就能够对视野范围内的物体进行AI识别,从而自动完成避障、巡检等操作。成都慧视开发的小型化图像处理板Viztra-LE026就是专门为无人机设计的一款“智慧眼”处理器。这块板卡采用了RV1126开发而成,具备2.0TOPS的算力,外形呈圆形化设计,整体外观大小为Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在无人机领域具有功耗低、尺寸小的优势,不会过多占用和消耗无人机的内部空间和续航。浙江安全图像标注技术
随着大模型时代到来,模型参数呈指数级增长,达到万亿级别。大模型逐渐从支持单一模态和任务发展为支持多种模态下的多种任务。在这种趋势下,大模型训练所需算力巨大,远超单个芯片的处理速度,而多卡分布式训练通信损耗巨大。如何提高硬件资源利用率,成为影响国产大模型技术发展和实用性的重要前提。成都慧视推出的AI训...
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