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...
长时间一直进行这样的图像标注工作,那无疑是枯燥而乏味的,手酸不说,更多的是精神上的折磨,进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径,无法跳过,当项目紧急时,甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变!慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率,开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练,形成一个可用的预选模型(如果已有模型可以直接使用),然后训练一定阶段后,可以评估此模型的能力,如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集(未进行任何标注)进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作,同时也在不断反哺此模型算法,帮助提升性能。LVDS接口转网络输出的视频跟踪板。数据目标跟踪生产企业
无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像,而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案,实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案,两款产品均使用小巧设计,整体组合重量在30g左右,并且都采用小功耗设计,用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下,能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126,能够输出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标,能够识别像素为12*12的目标,且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右(净重5g(不含镜头)),像素分辨率为640*512,采用9/13/25mm三种定焦设计,支持18中伪彩选择,功耗小于0.75W。陕西目标跟踪检测哪些目标可以被跟踪?

这个过程中,采用无人机是个高效的办法。无人机高空观察能够获得更多的视野,并且针对许多人无法到达的地方,还能够快速抵近观察,防止惊扰。此外,更高效的措施是在无人机上加装具备图像处理的板卡,这时候无人机就是一个智慧眼,它能够在算法的辅助下,对野猪等动物进行AI搜寻,并且具备目标锁定功能。当无人机发现疑似目标就可以抵近观察,一旦确认目标就能够立即锁定跟踪,这样,地面围剿人员就可以快速像区域靠拢,对野猪进行逮捕驱逐。这样的无人机智慧眼可以用成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板来实现,这块板卡采用瑞芯微旗舰级芯片RK3588,算力能够达到6.0TOPS,处理村落、树林等复杂环境不在话下。同时,针对于野生动物目标识别算法的AI训练,成都慧视还可以提供专门的AI训练平台SpeedDP,通过大量的模型训练实现AI自动图像标注,进而帮助提升算法识别性能。
无人机及其相关技术的不断发展,已经打破了传统的仓储管理方式,为仓储带来了智能化的革新。传统的仓储管理,需要人工进行地毯式巡检,这种方式效率低,费时费力。另外,对于仓储安全的监管不能做到时效性,反应速度也具有滞后性。而全新的无人机巡检模式,基于先进的图像传感器、远程控制技术、AI等,使得无人机能够实现高效安全的自主巡逻,无需过多的人工介入。一旦无人机检测识别到危险,就能够立即发出警报,甚至可能提前预警,滞后性将得到改善。SDI接口转网络输出的视频跟踪板。

在如今的作业中,无人机路面巡查替代传统的人工巡查,展现出巨大的效率优势。像高速施工工地这样的环境下,施工方为了保障施工安全,就需要对施工范围进行严格管控,传统的人工巡查效率低,受限于地形、时间等问题,容易出现盲点。相比人工,利用无人机进行AI识别则可以逐帧图像监测,即便是夜晚也能够利用红外传感器进行数据收集,几乎不会遗漏任何信息。而交通管理部门,则可以利用无人机快速到底事故地点进行疏导,缓解交通压力。高帧频的AI跟踪图像处理板。可靠目标跟踪好选择
慧视图像处理板能够实现抖动锁定跟踪不丢失。数据目标跟踪生产企业
成都慧视开发的RK3588系列高性能图像处理板Viztra-HE030,能够在-40℃~65℃的环境中进行工作,用在寒冷的北方冬天电力巡检领域,可以有效支撑无人机的稳定工作。此外,这款板卡的存储温度范围在-55℃~75℃,遇到更加极端寒冷的天气时,不使用也能够有效抗寒。RK3588属于旗舰机芯片,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,用在电力巡检领域能够快速稳定处理复杂的场景,帮助进行保供电工作。数据目标跟踪生产企业
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...
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