在钢铁公司的“钢铁丛林”中,需要经常来回调度大型钢卷,这些重达千吨的物体,需要行车工精细操作行车进行运输。这些行车工往往都是坐在10几米高空的操作室内,通过高清摄像头和操作杆,有序调度钢卷到卡车上。这个过程中,由于操作员距离地面较高,肉眼效果极差,单凭肉眼和经验难以保障调度安全,摄像头的清晰度就至关...
成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是一款采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588的高性能板卡,具备八核处理器,至高能够输出6.0TOPS的算力。通过对接口的定制开发,就能够应用到城市的各个领域。有了高性能的Viztra-HE030图像处理板这样的硬件支持,还需要针对于不同的应用场景定制专属的识别算法。例如在城市安防巡逻中,执法人员采用无人机进行高空执法,就需要无人机能够进行实时识别、动态跟踪,并且根据特殊需求执行特殊任务。这都需要高精尖的算法支持。AI算法训练标注一体平台SpeedDP。陕西电力巡检AI智能
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。四川智慧交通AI智能专业方案FPV跟踪算法用SpeedDP帮助提升精度。

无人机要进行AI识别,需要的是模拟人眼,对需要识别的物体进行图像处理,AI通过大量的模型训练,能够具备对物体进行特征提取进行分析的能力,从而实现整个流程的自动化,达到无人机智能识别的目的。但不同的事,无人机的目标识别和传统的摄像头还是又不晓得区别,传统的摄像头是静态的,而无人机搭载如光电吊舱飞在空中时,需要处理实时动态的信息,这就是对目标的锁定跟踪能力。这样的结果可以采用将AI图像跟踪板植入吊舱的方法来实现。
虽然目前AI还没有那么让我们满意,但是在许多领域,当前的AI发展程度已经完全能够替代人工,胜任一些工作,图像标注就是其中之一。在人工智能、大数据分析、自动驾驶等行业都需要进行大量的图像标注工作,这些相关企业要么自己搭建团队,要么寻找外面的公司,于是就产生了大量的图像标注师岗位,这些岗位薪酬大都在4-6K之间,随着岗位数量的增多,成本也不断增加。对于专业的图像标注公司而言,有着源源不断的任务,那么这些图像标注师几乎不可能出现空挡时间,而对于有图像标注需求,但是这些需求并不持久、或者说断断续续,那么在这个空隙时间内,图像标注师就是一个闲职,产生的成本将是一个负担。SpeedDP是一个AI训练平台。

水上交通是我国内陆运输的一大命脉,尤其是长江沿岸,从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式,为了保障水路运输的通畅,维护通航秩序,就需要相关部门对航道进行定期巡航,保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检,每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查,这种模式不仅效率低下,遇到极端天气时,还会出现视野受阻、爬标困难等问题,甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今,随着无人机的使用,整个流程变得更加简洁高效,以前需要1条船、6个人做的工作,现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。如何保障算法识别精度?重庆智慧城市AI智能算法分析平台
如何快速完成大量的图像标注工作?陕西电力巡检AI智能
在这些小型飞行器自主避障飞行中,算法的性能很关键,他能帮助规划路线,识别障碍物。为了满足这样小型化飞行器的需求,成都慧视开发了同样是小型化体积的AI图像处理板Viztra-LE026,这块板卡采用了瑞芯微高性能芯片RV1126,体积小、功耗低,用在小型无人机上不会过多增加其负担。而4和处理器,支持INT8和INT16,能够输出比较大2.0TOPS的算力,足以满足在复杂环境中快速进行识别检测。
此外,成都慧视推出的深度学习算法开发平台还能够针对算法进行模型训练,通过大量的训练来提升算法性能。 陕西电力巡检AI智能
在钢铁公司的“钢铁丛林”中,需要经常来回调度大型钢卷,这些重达千吨的物体,需要行车工精细操作行车进行运输。这些行车工往往都是坐在10几米高空的操作室内,通过高清摄像头和操作杆,有序调度钢卷到卡车上。这个过程中,由于操作员距离地面较高,肉眼效果极差,单凭肉眼和经验难以保障调度安全,摄像头的清晰度就至关...
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