四川安全目標(biāo)識(shí)別開發(fā)

不久前，國(guó)外的IDEA研究院團(tuán)隊(duì)推出了Grounding dino?1.5，它能夠?qū)崿F(xiàn)端側(cè)實(shí)時(shí)識(shí)別。在圖像和文本的語(yǔ)義理解上表現(xiàn)出色，能夠快速、準(zhǔn)確地根據(jù)語(yǔ)言提示檢測(cè)和識(shí)別圖像中的目標(biāo)對(duì)象。作為當(dāng)前性能L先的開集檢測(cè)模型，Grounding dino?1.5 Pro 可以幫助構(gòu)建海量的具有物體級(jí)別語(yǔ)義信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，從而有效地助力多模態(tài)大模型的訓(xùn)練。它可以將長(zhǎng)文本描述中的短語(yǔ)與圖像中的具體對(duì)象或場(chǎng)景精確匹配，以增強(qiáng)AI對(duì)視覺(jué)內(nèi)容和文本之間關(guān)系的理解。如果目標(biāo)很小，用圖像處理板能夠?qū)崿F(xiàn)鎖定識(shí)別碼？四川安全目標(biāo)識(shí)別開發(fā)

收割機(jī)行進(jìn)工作時(shí)，AI圖像處理板能夠快速處理識(shí)別攝像頭獲取的田野環(huán)境，分辨哪些是泥土，哪些是作物，哪些是雜草。這種模式相對(duì)于接入衛(wèi)星的方法，成本相對(duì)較低，效果卻大差不差。這種AI圖像處理板可以在成都慧視光電這邊定制，比較適合的采用了國(guó)產(chǎn)高性能芯片RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，這塊板卡具備工業(yè)級(jí)的處理性能，擁有四大四小八核處理器，處理能力達(dá)到6.0TOPS，用在無(wú)人農(nóng)業(yè)作業(yè)領(lǐng)域，可以快速正確地處理分辨作物、土壤、雜草等信息，實(shí)現(xiàn)智能化農(nóng)業(yè)作業(yè)。河南多系統(tǒng)適配目標(biāo)識(shí)別辦公平臺(tái)成都慧視開發(fā)了VIZ-GT05V三軸雙可見(jiàn)光微型吊艙。

YOLO系列算法是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一，因?yàn)樾阅軓?qiáng)大、消耗算力較少，一直以來(lái)都是實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的主要范式。該框架被用于各種實(shí)際應(yīng)用，包括自動(dòng)駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標(biāo)識(shí)別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，清華又推出了YOLOv10，作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的突破性框架，具備實(shí)時(shí)的端到端目標(biāo)檢測(cè)能力，通過(guò)提供結(jié)合效率和準(zhǔn)確性的強(qiáng)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(shí)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(shí)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%。

雖然AI圖像處理板的功能很強(qiáng)大，但它并不是什么遙不可及的技術(shù)。成都慧視憑借多年開發(fā)經(jīng)驗(yàn)打造出的Viztra-HE030圖像處理板，就能夠憑借強(qiáng)大的處理性能，在工業(yè)4.0領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。這塊圖像處理板采用了工業(yè)級(jí)芯片RK3588，先進(jìn)的架構(gòu)再加上四大四小八核處理器的配置，讓其算力達(dá)到了6.0TOPS，處理工業(yè)環(huán)境中的復(fù)雜情況不在話下。傳統(tǒng)模式下的生產(chǎn)制造或許已經(jīng)到了“窮途末路”，經(jīng)營(yíng)者想要獲取更高地的利潤(rùn)必須從制造成本下手，人工成本將是很快見(jiàn)效的領(lǐng)域，利用機(jī)器人是個(gè)比較好解，而AI圖像處理板將在這個(gè)替代環(huán)節(jié)中起到關(guān)鍵作用。搭載AI圖像處理板的吊艙能夠輔助進(jìn)行AI目標(biāo)識(shí)別。

通過(guò)不斷的深度學(xué)習(xí)，SpeedDP能夠更加聰明以滿足多場(chǎng)景的需求，通過(guò)大量的部署訓(xùn)練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠計(jì)算出該圖像中感興趣的目標(biāo)物體的類別與位置大?。繕?biāo)框）。這個(gè)基本的開發(fā)流程，包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證以及模型部署幾個(gè)主要模塊。當(dāng)面對(duì)海量圖像數(shù)據(jù)時(shí)，人工標(biāo)注的效率就會(huì)收到影響，但AI不會(huì)，因此SpeedDP也不會(huì)。經(jīng)過(guò)大量的測(cè)試得出，SpeedDP標(biāo)注一張圖像的時(shí)間花費(fèi)為7-8ms，是人工標(biāo)注遠(yuǎn)不能及的。以前，大家都認(rèn)為AI替代人工是在未來(lái)，但現(xiàn)在的技術(shù)表面，許多工作已經(jīng)可以交給AI了，圖像標(biāo)注就是。通過(guò)使用慧視SpeedDP自動(dòng)圖像標(biāo)注平臺(tái)，企業(yè)能夠提升圖像標(biāo)注的精度和效率，進(jìn)而節(jié)約成本。要想實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別可以找成都慧視。河南多系統(tǒng)適配目標(biāo)識(shí)別辦公平臺(tái)

可以定制目標(biāo)識(shí)別的算法嗎？四川安全目標(biāo)識(shí)別開發(fā)

春夏交替時(shí)節(jié)，是森林火災(zāi)高發(fā)的時(shí)候，特別是在我國(guó)廣袤的中西部森林地區(qū)，各種火災(zāi)層出不窮。森林火災(zāi)的應(yīng)急救援需要面臨更多的環(huán)境問(wèn)題，據(jù)消防員介紹，想要快速精細(xì)有效地?fù)錅缟只馂?zāi)需要克服無(wú)法接近、撲救難度大、指揮協(xié)調(diào)統(tǒng)一性、消防員人身安全等四大難題。由于森林火災(zāi)爆發(fā)區(qū)域多處于深山老林等偏遠(yuǎn)地區(qū)，每當(dāng)發(fā)現(xiàn)火情時(shí)，火勢(shì)已經(jīng)擴(kuò)大化，從遠(yuǎn)處趕來(lái)的消防員一不清楚火災(zāi)具體狀況，二不了解受災(zāi)地環(huán)境狀況，盲目的強(qiáng)行撲火無(wú)疑會(huì)帶來(lái)更大的安全隱患。為了應(yīng)對(duì)這諸多難點(diǎn)，首先要做的就是了解整個(gè)火勢(shì)的范圍以及森林的布局情況，進(jìn)而傳遞信息到指揮中心，做好整體救援部署，做到各方協(xié)調(diào)統(tǒng)一，這樣才能事半功倍。在森林防火的信息偵查領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)吊艙是行業(yè)優(yōu)先。四川安全目標(biāo)識(shí)別開發(fā)