物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程,涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据,并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备,包括各种传感器和执行器,是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为,生成大量数据。这些数据...
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。目标检测算法哪里有?甘肃省时省力目标检测互惠互利
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。北京稳定目标检测产品无人机AI检测能够比人更快发现火源。
机器人是AI落地应用的一个很重要载体,AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中,传统的模式需要人工一步一步走出来,面对假设在各种环境中的输电线,这种模式弊端重重,费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线,在使用久了之后,难免会出现电力设备损坏缺失等问题,AI赋能下的机器人的出现,为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头,能够实现昼夜巡检,然后再内置高性能的AI图像处理板,就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术,实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能,实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。
这样的无人机智慧“眼”可以通过搭载吊舱实现,吊舱内置各种规格的摄像机,能够实现多角度观察。而智能化则可以在吊舱的基础上植入高性能AI图像处理板。图像处理板能够对摄像机获取的图像进行AI智能分析,这样无人机就能够自动识别缺陷,然后进行信息留存、回传。在这个领域,成都慧视光电可以根据需求进行多接口图像处理板的定制,选择成都慧视开发的RK3588系列图像处理板,支持选择SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588拥有6.0TOPS的算力,能够在各种复杂环境进行稳定工作。板卡和识别算法的强强联合下,无论白天黑夜,无人机都可以实现自助巡检,就不需要过多的人工参与。也是一种降本增效的举措。检测传感器选成都慧视。
虽然现在各种公共交通已十分便捷,但是仍然存在许多无证、无资质的非法车辆,这些车辆无视交通法规,所以超速超载,俨然成为公路安全隐患。例如在车站出入口,经常会有很多人进行拉客,虽然说是坐满就走,但是为了利益比较大化,超员那是常有的事。再比如暑期来临,各种培训班、托儿所成批出现,也由此滋生了许多“黑校车”,为了尽可能的节约成本,常常让所有学生挤在一辆车内,严重危及孩子安全。要想避免事故的发生,则需要警民合作,积极提供线索,而管理部分则迅速行动,对车辆进行追踪拦截。自动驾驶需要不断检测周边环境。天津低压线目标检测技术
图像处理板的性能会影响检测的精度。甘肃省时省力目标检测互惠互利
而维修机器人则能够通过图像识别、精细远程控制技术,实现远程快速维修,通过加装高性能图像处理板,机器人能够精细电网缺陷以及损坏程度,并通过摄像头实时回传高清画面,工程师只需要远程操控机器人进行修补,实现精细缝合。整个过程只需要极少数的人员参与,整个巡检维修的时间能够从7小时缩减到1小时,极大地保障了电力供应。成都慧视光电采用RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板,具备八核处理器,采用BTB传输接口,拥有极强传输能力,成都慧视能够凭借丰富的经验,快速集成开发SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金属外壳和散热器。通过6.0TOPS的算力,以及丰富的接口定制,板卡能够快速适配不同的无人机和机器人,用在我国西部电力运维领域,将是工程师打造智能化维护的关键技术。甘肃省时省力目标检测互惠互利
物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程,涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据,并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备,包括各种传感器和执行器,是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为,生成大量数据。这些数据...
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