天津高性能目標識別聯(lián)系方式

2020年4月26日，人力資源與社會保障部發(fā)文正式宣布，“人工智能訓練師”正式成為新職業(yè)，并納入國家職業(yè)分類目錄。預計到2022年，國內(nèi)外相關從業(yè)人員有望達到500萬。據(jù)媒體報道，截至今年3月，百度山西人工智能數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基地中，就擁有超過3000位標注師，主要涉及自動駕駛、人臉識別等內(nèi)容標注，其中86%的員工為90后；字節(jié)跳動在北京、天津、濟南、武漢各地，也招募了4萬名數(shù)據(jù)標注師；騰訊更是直接把平臺放到了線上，讓標注師變成了一種“兼職”，稱為“眾包”。在需要目標識別檢測的行業(yè)當中，圖像處理板一直是識別設備當中的一個不錯的選擇。天津高性能目標識別聯(lián)系方式

這種AI圖像處理板在國內(nèi)也有很多企業(yè)在做，但是由于國內(nèi)的人形機器人發(fā)展程度不如國外，所以AI圖像處理板的應用也不盡人意。成都慧視開發(fā)的高性能圖像處理板Viztra-HE030就十分適合用在人形機器人領域，這塊圖像處理板采用了高性能芯片RK3588，相比如同類板卡，架構(gòu)更先進，采用8nmLP制程，搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內(nèi)置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為各類AI應用場景帶來更強大的性能表現(xiàn)。四川穩(wěn)定目標識別遠程控制慧視光電能夠?qū)崿F(xiàn)攝像頭變倍鎖定跟蹤不丟失。

此外，針對于不同樓層、商戶，智能監(jiān)控也可以進行分類數(shù)據(jù)管理，便于經(jīng)營管理者對商戶和樓層的人流量數(shù)據(jù)進行分析，進而采取優(yōu)勝劣汰的措施，優(yōu)化商場結(jié)構(gòu)，提高競爭力。這個方案的優(yōu)點在于，既能夠減少人工統(tǒng)計的人力成本，提高效率精度，還能夠讓監(jiān)控設備兼具安防識別報警的功能，可謂是一舉兩得?；垡暪怆娮鳛橐患覔碛胸S富AI圖像處理板開發(fā)經(jīng)驗的公司，能夠提供商場人流統(tǒng)計的一整套方案建設，包括AI圖像處理板的開發(fā)、算法的定制以及后續(xù)的相關支持。在AI圖像處理板和算法的支持下，傳統(tǒng)的監(jiān)控設備將被賦能，以實現(xiàn)精確的目標識別統(tǒng)計，為商場的經(jīng)營管理提供數(shù)據(jù)支撐。

人工標注的精細度完全依靠于人的眼力、技術，面對簡單的圖像時，尚且可以應付，面對復雜的圖像時，就會眼花繚亂。此外，當長時間進行標注時，人工的倦怠也會影響精度。而慧視SpeedDP能夠通過不斷的深度學習提升能力，這也是人工無法達到的。一個人工標注師的月成本大約在5000-6000元，如果是專門進行大規(guī)模圖像標注的企業(yè)，這種崗位將不在少數(shù)，累計起來的人力成本就很多。而AI則不同，AI可以一個人干多個人的活，節(jié)約項目開發(fā)時間，從而節(jié)約成本。板卡能夠用于遠程打擊嗎？

成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030和ViztraLE026圖像處理板，搭載自研的目標識別、跟蹤算法后，無人機能夠憑借其低發(fā)現(xiàn)率的特征，借助平臺搭載的各類探測設備，可以為指揮官提供豐富及時的戰(zhàn)場信息（包括敵情、地理環(huán)境、電磁環(huán)境、戰(zhàn)損情況等），結(jié)合偵察衛(wèi)星等其他探測手段，可以形成從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術層面的立體信息獲取系統(tǒng)，更好的支持各級指揮官及時準確的作出判斷。此外，RK3588和RV1126還能進行精確的遠程打擊，兩款板卡都具備小型化、輕量化的優(yōu)點，不會過多占用無人機空間增加重量，搭載遠程導彈后，飛行到目標區(qū)域高空，通過AI智能化圖像處理，就能自動或者手動識別打擊對象。在AI目標識別算法的作用下，板卡就具備了高空目標識別、目標鎖定跟蹤的能力。廣西國產(chǎn)目標識別控制軟件

校園監(jiān)控的智慧化升級可以用慧視圖像跟蹤板。天津高性能目標識別聯(lián)系方式

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被用于各種實際應用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結(jié)合效率和準確性的強大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。YOLOv10 在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了 SOTA 性能和效率。例如，YOLOv10-S 在 COCO 上的類似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同時參數(shù)數(shù)量和 FLOP 大幅減少。與 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B 的延遲減少了 46%，參數(shù)減少了 25%。天津高性能目標識別聯(lián)系方式