目标检测基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 加工定制
目标检测企业商机

传统的除草模式采用人工割草或者撒农药,这些模式繁琐,效率不高,并且农药对土地的污染也会很严重。于是机器人智能除草的产品被研发应用,哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的一台全天候智能激光除草机器人,就以“环境零污染、土地零破坏、昼夜作业”为目标。激光除草是通过激光照射杂草,使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术,AI智能识别杂草,十分高效;同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法,不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织,同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力,而且适应性强,生产效率高,促进农业经济高质量发展。图像处理板的性能会影响检测的精度。河南网络目标检测

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在无人机摄像头的基础上加装慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板,这是一块轻型化、低功耗的图像处理板,用在无人机上面既不会过多占用空间,也不会过多消耗续航,通过目标识别算法的赋能,就可以针对像东北虎这样的动物AI自动识别,一旦识别到老虎的特征物体,无人机就能够立即锁定并抵近观察,为消防和公安提供精确坐标。Viztra-LE026图像处理板采用的是瑞芯微RV1126芯片,能够输出2.0TOPS的算力。而在算法方面,成都慧视能够提供一站式AI算法训练平台SpeedDP,通过对大量动物的标注数据集的模型训练,能够实现对新数据集的快速AI自动标注,然后提升识别算法的性能。福建目标检测批发价格AI+图像处理板能够实现无人化。

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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识别算法的处理器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。首先,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。

在算法领域,则需要一些特殊的算法。无人机执行任务时飞在高空,地面的物体就会显得较小,小目标通常指图像中像素面积小于32*32的物体,一般的AI算法难以实现精细锁定跟踪。要解决这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发平台,通过不断的深度学习,能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此,将这个算法用在无人机高空识别领域,完全能够弥补传统算法的不足,达到更加稳定锁定跟踪的目的。目标检测算法哪里有?

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经过算法的不断升级验证,Viztra-LE026图像处理板能够以30Hz的帧率跟踪像素为2*2的目标,能够识别**小像素为12*12的目标,整个延迟不高于100ms,识别精度能够大于85%。无人机作业,续航是使用者首要考虑的。Viztra-LE026的设计正是考虑了这项因素,首先重量上就不会给无人机增加过多负担,尺寸方面也无需过多空间,低于4W的功耗对于整个无人机的续航影响也是微乎其微。综合这些特点,可见Viztra-LE026图像处理板和无人机的完美契合,将是各领域打造智能无人机的得力助手。成都慧视还能够定制小目标检测算法。陕西目标检测生产企业

成都慧视能够定制多接口的RK3588图像处理板用于目标检测领域。河南网络目标检测

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。河南网络目标检测

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