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來源: 發布時間:2024-07-28

高空墜物已經成為城市安全的一大威脅,一方面來自于人,而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面,然后在外面再涂一層亞士漆作為保護,隨著樓房建成年份變久,樓房的外立面歷經風吹雨曬,就會出現、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統的檢查模式,需要“蜘蛛人”進行排查,這種方法費時費力,準確度也難以控制。無人機和吊艙的出現則有效解決了這一難點。無人機搭載吊艙,對大樓進行細致的掃描,就能夠將建筑外墻的情況盡收眼底,就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能,通過太陽照射墻面的溫度,捕捉肉眼不可見的隱患,如果外墻存在缺陷,則會呈現“熱斑”和“冷斑”兩種形態。搭載吊艙的無人機一二十分鐘就能檢查完一面墻,效率是人工遠遠無法企及的。無人機小吊艙可以采用慧視RV1126圖像處理板實現遠程目標鎖定。視頻圖像識別模塊板

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無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后,達到了實現智能識別的硬件條件,但是傳統的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的關鍵還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理,然后AI進行智能提取和分析圖像,再和訓練模型進行快速比對,從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能,就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析,從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜,因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業級芯片RK3588,采用先進架構,8核(4大4小)處理,算力能夠達到6.0TOPS。同時,慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。河南算法防抖圖像識別模塊接口豐富用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。

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SpeedDP包含如下五個模塊:1.數據集管理:采集并制作用于訓練和測試的數據集;2.項目配置:根據項目的實際情況,對調整相關配置參數進行定制化開發;3.模型訓練:完成訓練參數配置,開始模型訓練并監控訓練過程,損失精度可接受時,暫停訓練;4.模型測試:使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估;5.模型部署:模型測試結果達到預期,進行模型轉化和部署。據客戶反饋,使用了慧視光電的SpeedDP后,初步提升效率在80%以上,開發周期縮短,同時可售可租的模式,也讓企業的選擇更加靈活,為所在單位降本增效提供幫助。

機器人是AI落地應用的一個很重要載體,AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業、應急救援等領域發揮重要作用。在電力巡檢當中,傳統的模式需要人工一步一步走出來,面對假設在各種環境中的輸電線,這種模式弊端重重,費時費力。而常年經受風吹雨曬的輸電線,在使用久了之后,難免會出現電力設備損壞缺失等問題,AI賦能下的機器人的出現,為這項行業的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內置可見光和紅外攝像頭,能夠實現晝夜巡檢,然后再內置高性能的AI圖像處理板,就能夠運用AI識別、多機協同、數字孿生、巡檢監控等技術,實現自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發送等功能,實現場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。慧視RK3588圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

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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、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后,近期,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,通過提供結合效率和準確性的強大解決方案,延續了YOLO系列的傳統。據悉,YOLOv10在各種模型規模上都實現了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,同時參數數量和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%,參數減少了25%。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發,讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。山東目標跟蹤圖像識別模塊接口豐富

RK3588圖像處理板識別概率超過85%。視頻圖像識別模塊板

隨著相關技術的迅猛發展,城市智慧治安防控模式也在不斷革新,主要以無人巡邏車、無人機為主要載體。無人巡邏車主要承擔城區巡邏防控、遠程喊話、安防宣傳、視頻巡控等工作任務,這種無人機不需要太大的體積通過搭載AI圖像處理板等傳感器,通過AI智能算法和圖像處理板的共同作用實現智能避障,達到自主巡邏、AI智慧識別的目的。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用先進架構,8核處理器,算力能夠達到6.0TOPS,能夠實時檢測無人巡邏車視野范圍內的物體,輔助進行信息收集、避障等操作。視頻圖像識別模塊板

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