多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
成都慧视开发的各款式的AI图像处理板,就是助力低空经济发展的传感器技术设备之一。AI图像处理板具备智能图像检测识别以及跟踪的能力,在低空经济领域,能够让无人机实现智慧化赋能。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030,具备6.0TOPS算力,是当下国产图像处理板的性能前列的产品,对于一些复杂应用场景下的识别,RK3588是当仁不让。我司可以根据需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,实现快速适配应用。而RV1126系列图像处理板Viztra-LE026,整体呈小型化设计,尺寸小,整体功耗不大于4W,用在无人机领域,一不会过多占用空间,二不会增加无人机的功耗负担,2.0TOPS的算力,也能满足大多数应用场景的需求。自动驾驶需要不断检测周边环境。陕西目标检测应用
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。云南目标检测解决目标检测算法也能够深度定制。
新疆地缘辽阔、日照丰富,因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作,周期性的巡检必不可少,传统模式下需要人工一步一个脚印走出来,随着现在无人机的广落地应用,这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔,这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”,无人机从这里起飞,进行巡逻,再回到这里进行充电,循环往复。得益于智慧化的建设,这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力,可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。
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,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%。目标检测可以用成都慧视开发的RV1126图像处理板。
随着相关技术的迅猛发展,城市智慧治安防控模式也在不断革新,主要以无人巡逻车、无人机为主要载体。无人巡逻车主要承担城区巡逻防控、远程喊话、安防宣传、视频巡控等工作任务,这种无人机不需要太大的体积通过搭载AI图像处理板等传感器,通过AI智能算法和图像处理板的共同作用实现智能避障,达到自主巡逻、AI智慧识别的目的。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,采用先进架构,8核处理器,算力能够达到6.0TOPS,能够实时检测无人巡逻车视野范围内的物体,辅助进行信息收集、避障等操作。无人机智能化检测可以用成都慧视开发的图像处理板。广西稳定目标检测
AI+图像处理板能够实现无人化。陕西目标检测应用
随着无人机在城市管理领域的大规模应用,采用无人机检测追踪地面车辆,然后配合地面拦截,成为一道风景线。让无人机搭载光电吊舱起飞,就能够通过无人机实现视频实时传输,远距离追踪车辆,实时上传记录位置,帮助地面执勤提升拦截效率。慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱,集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够对地面车辆进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,并及时上报目标的图像和坐标信息。利用吊舱和图像处理板的合作,实现高效追踪查处“非法车辆”,能够有效减少事故的发生,打造安全出行陕西目标检测应用
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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