內(nèi)蒙古多系統(tǒng)適配目標識別定制

在搭載慧視自研的目標跟蹤檢測算法后，能夠完全釋放性能，滿足各行業(yè)的高性能需求。在執(zhí)行目標檢測跟蹤任務時，可見光通道圖像處理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz，紅外通道圖像處理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外，圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。圖像處理板的性能決定了目標識別的速度和精度。內(nèi)蒙古多系統(tǒng)適配目標識別定制

隨著科技的發(fā)展，無人機技術(shù)的不斷成熟，電力巡檢的方式也在不斷改進，相比于傳統(tǒng)的人工巡檢，無人機電力巡檢可以在環(huán)境復雜的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之間輕松實現(xiàn)作業(yè)，不僅能夠節(jié)約大量人力物力還極大地提升效率保障安全。搭載了吊艙的無人機能夠?qū)崿F(xiàn)精細化的自主巡檢服務，當某處線路出現(xiàn)問題時，無人機能夠快速進行篩查，找出故障點，為故障修復人員精確指明方向，減少經(jīng)濟損失。無人機搭載吊艙后還可以在發(fā)生自然災害后，從安全地區(qū)起飛到達受災現(xiàn)場進行勘察，通過遠程高空識別，能夠?qū)φw線路的受損狀況做出初步判斷，為指揮和電力搶修提供關(guān)鍵信息。陜西低壓線目標識別系統(tǒng)無人機吊艙搭載圖像處理板后能夠擁有應急救援。

人工智能為各行各業(yè)帶來了產(chǎn)業(yè)變化，如工業(yè)4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業(yè)而言，人工智能的開發(fā)需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標注，這些加起來的成本不可預估，并且很關(guān)鍵的一點是，所有的投入不一定會達到預期的效果?；谶@樣的行業(yè)痛點，慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數(shù)設置接口，來滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。

在人工智能時代，圖像標注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進一步降低項目成本。傳統(tǒng)的圖像標注需要人工采用文本或者相應工具機械式的進行圖像標簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標注。當然，每個人點擊的數(shù)量有限，你可能還會覺得很有趣，但當這成為一種常態(tài)，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標注的效率。AI圖像標注開始進入圖像分類標注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘５膱D像標注的歷史，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標注工具，真正走入“千萬家”。攝像頭內(nèi)部搭載了圖像處理板，這些板卡具備目標識別跟蹤的能力。

SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺能夠通過大量的AI訓練后，進行一鍵式AI圖像標注，即便是零基礎的AI使用者，也能夠輕松便捷的進行數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證和RockChip嵌入式硬件平臺模型部署等可視化AI開發(fā)功能。針對于適用行業(yè)以及場景的豐富，慧視能夠提供豐富的算法參數(shù)設置接口，來滿足多元化的市場需求。SpeedDP整個AI開發(fā)過程包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。攝像頭是怎么分辨人和動物的？重慶省時省力目標識別定制

慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。內(nèi)蒙古多系統(tǒng)適配目標識別定制

給圖像打上標簽是很多行業(yè)如自動駕駛、AI周界安防、工業(yè)機器人等必須進行的工作。隨著AI的不斷發(fā)展，利用AI進行圖像標注成為這個行業(yè)的不錯選擇，通過大量的AI開發(fā)，對AI進行深度學習訓練，讓AI更聰明，進而使得計算機能夠更好地對圖像進行理解和處理?；垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學習算法開發(fā)平臺，通過本地化服務器部署，提供安全的一站式AI數(shù)據(jù)標注服務。與類似工具不同的是，平臺更加大眾化，即便是AI零基礎的使用者，也能夠通過簡單的學習進行從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)，同時可以根據(jù)實力需求進行功能定制選擇。內(nèi)蒙古多系統(tǒng)適配目標識別定制