甘肅高效目標識別系統(tǒng)

無人機在應急救援領域有著極大的作用，它能夠通過遠程目標識別到達一些比較危險的位置，進行搜尋，為后續(xù)的救援提供信息，例如在地震后，利用無人機搭載吊艙巡飛，就能夠進行信息偵察。此外，在如洪災、等自然災害發(fā)生后，無人機吊艙還可以搜集一些關鍵信息，例如大壩水位線，整個受災區(qū)域的全貌，為救援指揮提供關鍵依據。無人機吊艙可以分為單光、雙光甚至三光，在應急救援領域，雙光吊艙足以滿足絕大多數需求，慧視光電旗下產品微型雙光吊艙就具備上述特質，它集成了可見光和紅外兩種傳感器，集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩(wěn)定平臺，具備24小時巡飛搜救的條件。無人機吊艙用的圖像處理板當屬慧視Viztra-LE026。甘肅高效目標識別系統(tǒng)

現在城市里面植被豐富，天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草，在室外燒紙、點火或亂扔煙頭，就會容易引起火災。國家明令禁止在公共場所吸煙，因此除了法律的約束，更加便捷的手段應該予以應用來彌補人力監(jiān)管的不足。在火星識別領域，慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板，憑借小巧精悍的性能，優(yōu)異的識別能力，具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設備中內置RV1126圖像處理板，板卡將自帶目標識別算法，能夠對微小火星起到精確識別的功能，一旦目標區(qū)域出現火星，就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報。反應時間越快，就越能杜絕火災的發(fā)生，而快速響應的火星識別技術就是人力監(jiān)管的得力幫手。湖北低壓線目標識別供應商機械手臂想實現精確操作，圖像處理板很關鍵。

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(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)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(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。YOLOv10 在各種模型規(guī)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%。

作為一個針對于零基礎從業(yè)人員的AI開發(fā)平臺，SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺使用操作簡便，上手快，目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，特別適合一些院、所等涉密單位，數據敏感或對數據有保密需求的用戶再也無需擔心數據信息泄露的問題了。傳統(tǒng)的基于DSP的圖像跟蹤設備已經難以達到應用的要求。

火爆的杭州機器人加油站。當你在指定位置停好車解鎖油箱蓋，機器人可以自己打開油箱蓋，為汽車插上油槍加油，整個過程一氣呵成。要想實現這些功能，需要給機器人裝上智能攝像頭，這個攝像頭不是普通的攝像頭，它內置圖像處理板，搭載了具備目標識別檢測的AI算法，在算法的作用下，機器人就能夠精確識別加油口，進而操控機械手臂進行整個加油的動作。在市面上眾多圖像處理板中，慧視光電開發(fā)的Viztra-ME025圖像處理板憑借優(yōu)異的性能能夠脫穎而出。板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3399Pro，具備4核處理器，主頻高達1.8Ghz，總體算力高達3.0TOPS。在圖像處理板和慧視自研AI算法的共同作用下，機器人的識別精率能夠可達90%。并且通過不斷的AI訓練，能夠加深AI對整個動作以及不同車型不同油箱蓋的學習，保持并提升整個加油過程的效率。校園內的目標識別也很重要。湖北低壓線目標識別供應商

圖像處理板是目前主流的跟蹤設備。甘肅高效目標識別系統(tǒng)

傳統(tǒng)的圖像標注需要工作人員利用工具對圖像進行挨個分類，打上標簽，這樣的工作將耗費大量時間精力，并且工作的技術含量不足，還得投入相當的人力成本。而SpeedDP真是取代這種工作模式的工具，它通過提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能，讓計算機通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這樣，當給定一張圖像時，就能夠自動計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大?。繕丝颍Ｍㄟ^海量的深度學習，然后實現解放雙手。這個常用的AI算法開發(fā)基本流程，該過程包含從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。甘肅高效目標識別系統(tǒng)