图像标注广泛应用于智能驾驶、安防巡检、应急救援等领域。尽管社会为领域培养了大量的图像标注人才,但是人工的弊端仍无法完全弥补。近些年随着AI技术的不断发展,机械化的图像标注工作迎来了改变契机,许多利用AI进行图像标注的平台面向大众,成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是利用AI训练、部署实现自动化图像标注。它的出现,极大地改变了图像标注行业的现状。传统标注和AI标注的不同在于传统的图像标注需要人工肉眼判断目标,然后进行手动拉框,如此反复。这是一个机械化的动作,久而久之便会使图像标注员产生倦怠,从而影响效率。此外,面对复杂背景下,目标数量众多、重叠等情况,人工拉框也很无力。慧视光电开发的RK3588图像处理板能够选择哪些接口?成都轨迹图像识别模块识别

成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。成都运动图像识别模块设备慧视AI图像处理板都可以定制哪些接口?

东北虎作为生活在我国东北地区的保护动物,时不时会闯入居民区,给居民生命安全造成威胁,此前不就黑龙江七台河市勃利县一村落就出现了东北虎伤人事件,伤人后东北虎不知去向,消防和公安紧急寻找。值得关注的是,公安采用了无人机进行巡查,这种方式不仅比传统的地毯式搜索效率更高,而且面对东北虎这样危险的生物,安全性也更高。但是传统的无人机需要手动操控观察,同样费时费力,想要更进一步提升效率,则可以通过无人机智能化建设实现。
SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的,平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练(分割任务支持yolov8模型),通过不断额测试验证,就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部署的可视化AI开发功能。经过验证,训练成熟后的AI进行标注时,通常情况下,7-8ms就能标注一张图像,这是人工标注远不能及的速度。目前,我司能够为该平台提供完整的人、车、船等目标检测模型的数据提供,也可以根据应用场景进行特殊定制。机器狗AI识别模块定制。

无人机是巡检领域的空中巡检员,搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工,实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器,实现昼夜巡检也不是梦,一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中,传统模式下,工人只能采用望远镜远程查看线路,不仅费眼睛,还费时间。同时,由于光线等外界因素的干扰,缺陷的确认也加大了难度,不得不背着安全带近距离校验,工人的安全也受到威胁。而无人机则可以在发现缺陷后,通过抵近观察的方式进行仔细查看,收集缺陷周围360°照片回去分析,不仅安全也高效率。低空经济图像处理怎么选合适的板卡?成都运动图像识别模块设备
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传统的标注模式需要你对着目标不断拉框,反复机械的动作做多了就变得“麻木”,影响效率还使人烦恼。而SpeedDP的出现,可以有效的提升标注效率。它能够帮助使用者快速进行人、车、船等数据集的一键标注。SpeedDP依靠YOLO系列算法来检测模型,实现“一键标注”和“目标检测”,并且还提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。作为一个深度学习AI开发平台,SpeedDP采用常用的AI算法开发基本流程,该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。针对不同的数据集和算法参数设置,慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。 成都轨迹图像识别模块识别
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