随着电子设计技术的不断进步,高速率信号的互连及宽带信道的应用与日俱增,所需传送的数据量越来越大,速度越来越快。目前,存在的点对点物理层接口如RS-422、RS-485、SCSI以及其它数据传输标准,由于在速度、噪声、EMI/EMC、功耗、成本等方面所固有的限制,使其越来越难以胜任实际应用。同样随着军...
成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。特殊目标的识别精度如何提高?江西开放AI智能
无人机只需要从基地起飞,就能够对指定区域进行巡检,智能摄像头能够自动问诊地面,识别护栏错位、路面积水、凹陷、裂缝、交通事故、车流异常等问题,然后标记位置。而控制中心能够实时查看前方画面,接收无人机回传的数据,并进行诊断分析,整个过程无需过多的人工干预。这种无人机智能问诊,是通过向无人机植入高性能的AI图像处理板以及定制专门的目标识别算法来实现的。成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板,就非常适合用在无人机智能化领域。这块板卡外形呈圆形设计,尺寸为ф38*12mm,功率不超过4W,整体呈现功耗低、尺寸小的特点。用在紧凑型的无人机当中也不会因为空间问题而苦恼,并且不会过多消耗无人机的续航。此外,Viztra-LE026这款图像处理板采用的是RV1126芯片,2.0TOPS的算力用在路面识别领域十分合适。江西智慧城市AI智能高效处理FPV跟踪算法用SpeedDP帮助提升精度。

识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频,需要标注的画面竟然多达5000多张,当我标注到500张的时候,整个人都已经麻木,并且出现情绪波动,望着剩下的4500多张待标注画面,看着都头皮发麻,怎么都不想继续了。
食品安全关乎人民的身体健康和生命安全,是民生大事。在食品生产与流通的各个环节中,食品检测设备发挥着不可或缺的关键作用,为舌尖上的安全保驾护航。从田间地头的农产品,到生产线上的加工食品,再到超市货架上的各类商品,食品检测设备犹如一位位忠诚的“卫士”,严格把关。在农业生产环节,农药残留快速检测仪能快速、精准地检测出果蔬上残留的农药成分,确保农产品符合安全标准,让消费者吃得放心。而在食品加工企业,高精度的微生物检测设备可以对食品中的细菌、霉菌等微生物指标进行监测,有效预防因微生物超标引发的食品安全问题,保障产品质量。哪里能够定制跟踪人的AI算法?

但这也遇到很多难点,通常情况下,视频回传的延迟大概在200ms左右,随着大量的弹打出,视频传输所需带宽就面临压力,如何在通信带宽有限的情况下,保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输,是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题,慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合,推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内,例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内,多路视频和交互控制共用一对收发信道,信道支持数据透传,外部系统可以使用该信道,传输任意格式的数据;可实时调整视频码率,在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发;能够基于H265实时视频编码;可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机,实现15ms的低延迟编解码,加上数据链传输延迟时间在30ms左右,目前业界前列。通用性强,使用更加灵活,适用更多应用场景;支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输(1080P60FPS),彻底解决“带宽苦恼”;整体时延约60ms(含相机、编解码、显示,不含传输),实现实时控制、实时打击。如何提升算法开发的效率?贵州智慧监狱AI智能视觉识别
图像标注效率太低怎么办?江西开放AI智能
瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列,成为了各领域研究开发的优先,它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能,具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言,将RK3588作为课题进行研究开发,是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中,算法的能力就十分重要,如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标,可以利用AI的深度学习能力,让AI不断学习这些目标的特征,从而达到精细识别的能力。这个过程,可以通过大量的数据标注,来训练AI。但大量待标注工作,常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注,将会耗费大量时间精力,让成本不可控。江西开放AI智能
随着电子设计技术的不断进步,高速率信号的互连及宽带信道的应用与日俱增,所需传送的数据量越来越大,速度越来越快。目前,存在的点对点物理层接口如RS-422、RS-485、SCSI以及其它数据传输标准,由于在速度、噪声、EMI/EMC、功耗、成本等方面所固有的限制,使其越来越难以胜任实际应用。同样随着军...
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