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吉林低空安防圖像識別模塊專業團隊

來源: 發布時間:2024-12-06

成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是一款采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588的高性能板卡,具備八核處理器,至高能夠輸出6.0TOPS的算力。通過對接口的定制開發,就能夠應用到城市的各個領域。有了高性能的Viztra-HE030圖像處理板這樣的硬件支持,還需要針對于不同的應用場景定制專屬的識別算法。例如在城市安防巡邏中,執法人員采用無人機進行高空執法,就需要無人機能夠進行實時識別、動態跟蹤,并且根據特殊需求執行特殊任務。這都需要高精尖的算法支持。利用RK3399Pro開發而成的Viztra-ME025圖像處理板。吉林低空安防圖像識別模塊專業團隊

圖像識別模塊

而AI標注則好很多,通過AI算法開發的基本流程,就能夠對AI進行深度訓練,讓其能夠像人眼一樣對圖像上的目標進行判斷分類,然后不同目標自動框選標注。這個工作主要是前期的模型訓練需要大量時間,而后期的圖像標注就很節省時間,通常情況下,一張圖片,只需要7-8ms就能夠精細標注完成,無論圖片上的目標數量和復雜程度,這是人工遠不能及的。目前,慧視SpeedDP經過多個版本的迭代,能夠支持YOLO系列算法以及YOLOv8算法的分割標注,標注的精度進一步提升。目前我司能夠提供完整的針對于人、車、船的標注模型,如果有其他目標標注的需求,則可以自行進行針對性訓練。毫無疑問,AI標注的出現能夠為企業大量的數據標注工作節省時間,從而節省成本。隨著AI的進一步發展,未來傳統標注的模式勢必會被完全取代。貴州視頻圖像識別模塊板卡公司成都慧視開發的圖像處理板都是經過嚴格的測試。

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圖像標注就是給圖像打上標簽標記,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘專門的圖像標注師,隨著AI的不斷發展,這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域,深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下,AI開發的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟,而SpeedDP正式采用標準的AI開發流程,從數據標注到模型開發,然后進行模型部署,來逐步實現自動化的圖像標注。

在城市甚至郊外的許多區域,明令禁止無人機航飛,雖然會有人工進行區域巡查,但人工巡查始終無法做到滴水不漏。不法分子往往利用監管松散、薄弱的時候進行黑飛,這就給許多重要區域造成了安全風險。為了有效彌補人工監管的不足,智能化的空域AI識別被提出應用。其中,比較簡單的方式是利用圖像識別設備,通過目標識別算法的賦能,就能夠實現對攝像頭目標空域進行24小時不間斷的AI識別,一旦發現無人機黑飛,系統能夠立即鎖定跟蹤并向平臺發出警報。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板,能夠兼容適配國內常規攝像頭,在自研目標識別算法的共同作用下,即便是小目標像素的飛行器入侵也能夠識別跟蹤。目前,該板卡能夠識別10*10像素的目標,能夠鎖定跟蹤2*2像素的小目標,且整個目標捕獲的時間延遲不大于100ms,快速識別跟蹤目標不成問題。成都慧視可以定制CVBS接口的RK3588圖像處理板。

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圖像標注廣泛應用于智能駕駛、安防巡檢、應急救援等領域。盡管社會為領域培養了大量的圖像標注人才,但是人工的弊端仍無法完全彌補。近些年隨著AI技術的不斷發展,機械化的圖像標注工作迎來了改變契機,許多利用AI進行圖像標注的平臺面向大眾,成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺就是利用AI訓練、部署實現自動化圖像標注。它的出現,極大地改變了圖像標注行業的現狀。傳統標注和AI標注的不同在于傳統的圖像標注需要人工肉眼判斷目標,然后進行手動拉框,如此反復。這是一個機械化的動作,久而久之便會使圖像標注員產生倦怠,從而影響效率。此外,面對復雜背景下,目標數量眾多、重疊等情況,人工拉框也很無力。成都慧視利用RK3399Pro芯片打造了一個高性能的Viztra-ME025圖像處理板。四川國產化圖像識別模塊板卡

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如今,AI已走入萬千企業,其展現出的強大賦能作用,讓無數企業受益。尤其實在制造業中,AI能夠賦能多個領域,讓企業更加高效、更加節能。例如許多大型的紡織工廠,定期的機器巡檢以及對產品的質檢至關重要。傳統模式是采用人工巡檢,大量的巡檢人員對各類的紡織機器和產品進行肉眼質檢,雖然這種模式效率低、精度無法掌握,但也是無賴之舉。隨著AI的發展應用,利用AI進行質檢,能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數據分析技術,就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統。吉林低空安防圖像識別模塊專業團隊

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