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海南哪里有目標識別創意

來源: 發布時間:2024年11月23日

智慧城市的建設中,需要用到智慧攝像頭,這些攝像頭與傳統的不一樣,它們能夠模擬人眼進行視覺處理。其主要是在攝像頭中植入高性能的AI圖像處理板,這些板卡在定制算法的賦能下,通過對視野內的圖像特征的提取分析,就能夠對物體具備動態跟蹤處理已經后續的識別分析能力。城市的環境復雜,需要攝像頭處理的圖像也不簡單,因此,對于圖像處理板的性能以及算法的能力要求十分嚴格。復雜的識別場景中,板卡的性能十分關鍵。旗艦級的圖像處理板都是具有工業級的處理能力,在這樣的環境下才能更好地工作。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是一款采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588的高性能板卡,具備八核處理器,至高能夠輸出6.0TOPS的算力。通過對接口的定制開發,就能夠應用到城市的各個領域。無人機攝像頭目標識別慧視可以做。海南哪里有目標識別創意

目標識別

傳統的吊艙只能如上述那樣工作,而要打造更加智能化的邊海防無人機巡邏,則可以在光電吊艙中植入高性能的圖像處理板,通過目標識別、檢測算法的賦能,就能夠讓無人機實現目標識別檢測、目標鎖定跟蹤等功能。為了進行有效結合,成都慧視開發了多塊高性能的具備圖像處理能力的光電吊艙。例如慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙,集10倍光學變倍可見光相機、640×512高分辨率紅外相機、測程1.2km半導體激光測距機于一體,在邊海防巡邏時能夠晝夜成像工作。三軸高穩定精度平臺框架能夠有效保障畫面的清晰穩定,并對目標點位的定位。吊艙內置我司自主開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,該板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠在算法的作用下實現高空目標識別檢測、鎖定跟蹤人、車、船等目標,再通過和地面巡邏人員協調統一,就能夠打造邊海防的智能化體系。內蒙古多系統適配目標識別遠程協助成都慧視開發的RK3588圖像處理板可以用于海上石油開采目標識別。

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夏季,為了消減酷暑的炎熱,下水消暑成了老老少少的選擇,這也就給溺水事故埋下了隱患。以前,人工巡視雖然能夠起到一定作用,但是仍不能避免時間差帶來的弊端,每當發現后可能就為時已晚。而利用無人機,則可以開展不間斷、高密度、大范圍的巡視工作,其靈活機動的特點在巡湖巡河中十分高效。無人機搭載吊艙后升空,能夠看得更遠、更清晰,并且能夠輕松飛到一些盲區進行巡視。如果只是搭載吊艙仍屬于手動巡視的一種。如果要實現更加智能化的巡視,則可以在無人機光電吊艙的基礎上定制植入具備智能識別檢測的AI圖像跟蹤板,板卡在定制的對“人”的識別算法的賦能下,就能夠對河道內、靠近河道的人進行自動識別跟蹤,一旦發現有人靠近水域出現涉水等行為,無人機就可以主動靠近,并通過人工喊話、大喇叭等形式對相關人員進行勸導。

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后,達到了實現智能識別的硬件條件,但是傳統的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的處理器還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理,然后AI進行智能提取和分析圖像,再和訓練模型進行快速比對,從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。首先,要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能,就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析,從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜,因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業級芯片RK3588,采用先進架構,8核(4大4小)處理,算力能夠達到6.0TOPS。同時,慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。USB接口的相機哪家公司能夠定制圖像處理板?

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無人機用于目標識別跟蹤具有靈活便捷的優勢,從高空俯瞰,視野也很廣闊,但是如果飛行高度越高,就會造成視覺上地面目標變小的情況,這時候如果無人機所攜帶的攝像頭像素不足,則容易跟丟目標。這個難點采用成都慧視光電的AI圖像處理板可以有效解決。慧視AI目標跟蹤基于我司開發的瑞芯微高性能AI圖像處理板,搭配自研的目標識別、跟蹤算法,將這一套整合植入吊艙中,就能夠對特定目標進行鎖定跟蹤,即便是無人機飛行高度的變化,肉眼很難辨別目標時,也不會丟失跟蹤目標。紅外無人機識別哪塊圖像處理板比較好?安徽網絡目標識別開發

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YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一,因為性能強大、消耗算力較少,一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被用于各種實際應用,包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后,清華又推出了YOLOv10,作為計算機視覺領域的突破性框架,具備實時的端到端目標檢測能力,通過提供結合效率和準確性的強大解決方案,延續了YOLO系列的傳統。據悉,YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比,在性能相同的情況下,YOLOv10-B的延遲減少了46%,參數減少了25%。海南哪里有目標識別創意

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