成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音跟踪领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、智能制造、智慧医疗等领域的发展,极大地提升人们的生活质量和工作效率。未来,物联网、人工智能和大数据的深度融合将为企业和个人带来更多的机遇和挑战,我们需要不断学习和探索新技术,以充分利用这些技术创造更美好的未来。SpeedDP是一个AI算法训练平台。甘肃电力巡检AI智能科技
无人机追逐识别可以用在许多领域,如军备、安防。通过专业传感器设备的植入,让摄像头智能化,就可以对无人机进行追踪识别。成都慧视作为一家深耕图像处理领域的企业,在这方面也有着丰富的解决经验。在硬件领域,我们能够定制开发不同接口的图像处理板,如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等,只要您提出需求,我们就能通过应用场景需要定制合适的接口。这是进行无人机识别的基础条件。目前,成都慧视能够提供不同等级算力的图像处理板,RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列,满足多场景、广领域。智慧视觉AI智能视觉可以帮助进行算法训练的工具有哪些?
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。
首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。节约图像标注的时间就是节约成本。
城市湿地公园是“城市之肺”,是生态建设的重要一环,因此对于湿地公园的日常巡逻必不可少。但是大面积的湿地公园地形复杂交错,许多区域依靠传统的人工巡逻,无法到达。此外,人工巡逻的效率远远不够,无法做到及时响应和精确记录,久而久之,成本就不断累计增加。无人机的落地应用,能够有效减少人工成本的问题。无人机能够凭借小巧的身型,在湿地错综复杂的环境中自由穿梭,确保无死角。利用无人机打造智能巡检系统,通过高清摄像头抵近观察,能够实现湿地全域的高效巡检。其中,智能化的措施在于可以在摄像头的基础上加装图像处理板,通过图像处理板和算法的共同作用,能够让无人机摄像头变成“智慧眼”,这只“智慧眼”能够精细AI识别动物、树木、水中的杂物等等信息,通过大量的数据收集,为管理决策提供依据。SpeedDP深度学习AI算法开发平台。河南智慧园区AI智能人脸识别
FPV识别算法用SpeedDP帮助提升精度。甘肃电力巡检AI智能科技
RK3588作为瑞芯微旗舰级芯片,工业级的算力受到了很多领域的青睐,但是由于前端相机的选择不同,并不是每块RK3588的图像处理板都可以直接拿来使用,需要的是根据相机接口和应用场景进行深度定制。成都慧视光电技术有限公司就有这样的快速集成定制的能力。作为拥有多年图像处理板开发经验的团队,成都慧视能够快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等丰富接口的RK3588系列图像处理板,并能够根据应用环境定制外壳、散热器等。甘肃电力巡检AI智能科技
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
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