AI智能基本参数
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AI智能企业商机

管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞,就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理,无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后,“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视,一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后,后台系统将实时推送违停提示短信至车主,提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内未驶离的车辆,系统将通知附近的警力赶赴现场,二次取证并进行整治。这个过程中,可以利用无人机吊舱进行辅助,吊舱的使用能够进一步提升效率。例如成都慧视开发的VIZ-GT07D微型三轴双光惯性稳定吊舱,吊舱集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。当发现违停车辆时,无需抵近,即便是夜间也能够通过变焦放大就能够对车辆进行信息取证。AI标注是未来的趋势。重庆智慧小区AI智能方案**

AI智能

无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的关键还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能,就能够对目标区域的物体进行AI识别分析,从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂,因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,采用了工业级芯片RK3588,采用先进架构,8核(4大4小)处理,算力能够达到6.0TOPS。同时,慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。甘肃智慧城市AI智能解决方案SpeedDP能够实现快速标注。

重庆智慧小区AI智能方案**,AI智能

图像识别方法可以分为两大类,模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用比较多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像,通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”,从而,对于一个新的未知图像,经过这个模型判断出其应该具有的标签。基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法,其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库,称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引,但图像的标签可以有少量的噪声。那么,对一副待测图像,我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像,然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。

高空坠物已经成为城市安全的一大威胁,一方面来自于人,而另一方面则来自于建筑物。以前的楼房大都是马赛克墙面,然后在外面再涂一层亚士漆作为保护,随着楼房建成年份变久,楼房的外立面历经风吹雨晒,就会出现、起壳、空鼓、渗水等迹象。传统的检查模式,需要“蜘蛛人”进行排查,这种方法费时费力,准确度也难以控制。无人机和吊舱的出现则有效解决了这一难点。无人机搭载吊舱,对大楼进行细致的扫描,就能够将建筑外墙的情况尽收眼底,就像给大楼拍CT一样。这种吊舱需要具备红外热成像的功能,通过太阳照射墙面的温度,捕捉肉眼不可见的隐患,如果外墙存在缺陷,则会呈现“热斑”和“冷斑”两种形态。搭载吊舱的无人机一二十分钟就能检查完一面墙,效率是人工远远无法企及的。数据的资源越好,模型的准确度就越高。

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图像识别以图像处理为基础,是指以图像为对象所开展的各种处理性工作,包括编码、压缩、复原及分割等。图像处理过程中,以图像输入后,一般情况下也会通过图像形态进行输出。在图像识别过程中,将处理后的图像输入,一般情况下输出类别与图像结构分析。也就是说,图像识别是一个自原始图像到物体类型的过程,原始图像经过图像处理后,抽取特征并加以分类对比,以图像样本库资源作为对比分析的参考依据,然后确定物体类型。从本质上来讲,可以将图像识别看作是对图像分类与描述进行研究的过程。在图像识别过程中,在对图像中物体进行检测分离之后,将物体特征提取出来,以形状、纹理特征等作为提取对象,一般将图像处理融入到图像特征提取环节中。待对比分析明确物体类型后,从结构层面上对图像进行分析。AI可以进行快速的海量图像数据的标注。成都智慧工地AI智能分析软件

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成都慧视光电技术有限公司开发的吊舱均搭载了高性能国产化芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板,这款板卡内部植入了自主研发的智能图像算法,架构更先进,核心数8核(4大4小),算力6.0TOPS,支持丰富的输出接口,同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。能够让无人机的“眼睛”智能化,让高空目标识别、信息侦查、锁定跟踪成为可能。重庆智慧小区AI智能方案**

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