AI智能基本参数
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AI智能企业商机

近年来,自动驾驶感知领域存在着巨大的技术分歧:以 Waymo 为**的多传感器融合派以激光雷达为主传感器,而以 Tesla 为主的视觉优先派坚持使用纯摄像头。其中激光雷达的主要问题在于价格昂贵,Velodyne 的 64 线激光雷达成本为 75,000 美金左右,成本高,难以扩大规模。纯视觉的方案极低地降低了成本,Autopilot 2.+ 的 BOM 成本控制在 2,500 美金左右。但同激光雷达相比,摄像头缺乏深度信息,在 3D 空间的目标检测上存在天然巨大劣势。虽然近年来基于鸟瞰图(BEV)的技术方法快速发展,提升了纯视觉探测的效果,但距离激光雷达的探测效果依旧相去甚远。人工智能技术能够根据现实环境给出接近比较好解决方案的选址模式。陕西行业用AI智能智能方案

AI智能

物质生活水平的不断提高下,人们对工作、居住等环境安全的重视与日俱增。特别是在城市中,选择一处房子,除了区位地段,其安防水平也是人们首要考虑的一点。传统的社区依靠人工巡查来实现安防,即便是监控普及后,传控监控的有画无声、无法24小时监视等弊端也一样突出,人工+监控的人力运维成本增加使得安防责任服务商苦不堪言,效率低、漏洞多、死角无法覆盖的问题使得居民怨声载道。随着AI的不断发展,智慧社区开始逐步建设,社区的安防措施也逐渐向智能化转型。西藏智慧视觉AI智能视觉识别除了AI智能监控,警用无人机和水上救生机器人也是警务人员开展防溺水安全工作的好帮手。

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例如在工厂库房,它能够限度地提高供应链的效率,提高整体生产率。通过AI来分析和监控库存,并根据收集客户的购物习惯,从而提升服务体验,增加市场竞争力。在自动驾驶领域,AI赋能的摄像头能够自动化识别监控周边环境,判断路面是否存在障碍物,从而在自动驾驶时精确避障。在人员密集的开放性场所,如车站、商城等,AI算法赋能的摄像头能够监控每一个人的行为举止,当出现危险性行为时,AI监控就能立即识别并报警,减少危险行为的进一步伤害。在制造业领域,搭载AI算法的摄像头能够比人眼更加精确的判断产品是否出现瑕疵,从而提升良品率。

提到AI智能图像算法,自然而然会想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世纪,当时的巴斯卡和莱布尼茨萌生了智能机器的想法。到了十九世纪英国的数学家布尔和德国的摩尔根提出了思维定律可以称为人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计的“计算机器”,被认为是计算机硬件,也就是人工智能硬件的前身。电子计算机的发明,是人工智能称为可能。因为一战、二战原因,人工智能暂时处于了停滞期,到了20世纪60年代末,人工智能又迎来了新研究高潮,到了80年代90年代,人工智能进入发展的快车道,到了二十一世纪,人工智能取得了长足的进步,让我们的生产、生活方式产生了巨大的变化。慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。

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大型公共停车场可以在每个车位安装安装智慧摄像头,这些摄像头同样带有图像处理板板卡,具备AI算法,一方面对停车位进行数量统计,上传至控制中心,这样能够及时了解车位空置数量;另一方面,智慧摄像头能够智能识别车辆信息和停车位信息,如果驾驶者遗忘了停车停放位置,在设备终端就能立刻查询,优化车位资源占用。慧视光电开发的RK3399PRO图像处理板,采用了国产高性能CPU,具备全国产化、小型化的特点,功耗也低,非常适用于公共停车场的智慧闸道建设。SpeedDP是一个深度学习算法开发平台。贵州高性能低功耗AI智能算法分析系统

慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。陕西行业用AI智能智能方案

与许多多视角几何问题不同,多个纯视觉车协作依赖先进的通信系统来进行信息交互,而现实情况下通信条件多变且受限。因此,多个纯视觉车协作的关键问题在如何在通信带宽限制的情况下,选择比较关键的信息进行共享,弥补纯视觉输入中缺失的深度信息,同时弥补单视角下视野受限区域缺失的信息,提升纯视觉输入的 3D 空间感知能力。协作信息应包含深度信息,这将使得来自多个纯视觉车的不同角度的观测,缓解单点观测的深度歧义性,相互矫正定位正确的深度。同时,每个纯视觉车过滤掉不确定性较高的深度信息,选择比较关键的深度信息分享,减少带宽占用。比较高效地弥补纯视觉输入相比 LiDAR 输入缺失的深度信息,实现接近的 3D 检测效果。陕西行业用AI智能智能方案

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