我們教一個小孩識物的時候,比如“蘋果”,首先要讓他反復的看到“蘋果”,他便能認識“蘋果”;他可能會認錯,把“梨”認成“蘋果”,這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多,辨識的能力就越強。基于深度神經網絡的人工智能,讓機器具備理解的能力,基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據,比如“蘋果”的圖片;同時,要增加大量機器會認錯的“負樣本”,比如“梨”的圖片;然后經過一個深度神經網絡,反復學習,然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別,我們不僅要認出一個瓶子包裝,還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶,還要認出是哪個品牌的酸奶,甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU,是一項極其龐大而復雜的AI工程。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關鍵手段。陜西RK3399主板圖像識別模塊性能如何
這個過程中,如何讓無人機理解并提取分析圖像很關鍵,這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發(fā)的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術,是一種計算機“視覺”科技,也就是把攝像機當作人的“眼睛”,智能設備終端作為人的“大腦”,讓視頻系統(tǒng)具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發(fā)生的能力。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下,就可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定,同時可以根據輸出目標的靶量信息,對目標進行實時跟蹤。這就是無人機實現智能識別的一種高效方法,通過實時的目標識別處理無人機獲取的數據,讓無人機的工作更加高效。雙光成像圖像識別模塊器RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識別模塊板,該板卡采用國產高性能CPU。
工業(yè)4.0就是無人作業(yè)的天下,各行各業(yè)都在進行無人化改造,農業(yè)領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向,我國已經成功建立了31個無人農業(yè)作業(yè)實驗區(qū)。這些無人農業(yè)作業(yè)試驗區(qū)覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物,累計投入智能農機和系統(tǒng)62萬臺(套),智能化作業(yè)面積達到1.7億畝。綜合抽樣統(tǒng)計,作業(yè)效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業(yè)區(qū)利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作,而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控,要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板,這些圖像處理板在算法的賦能下,能夠實現精細的目標識別和檢測,例如無人機,在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙,吊艙內置圖像處理板,無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。
海量圖像標注工作的繁瑣困擾著諸多企業(yè),增加標注師崗位可以提升效率,但是無法控制人工成本,使得企業(yè)左右為難。隨著AI的不斷發(fā)展,這種枯燥無味的工作用AI來替代再好不過,AI的定制建設成本只需要一次性付出,然后就能夠長期使用,不會出現像人工這種忙時不夠,閑時多余的情況。成都慧視利用人工智能算法打造的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺,是一個針對于AI零基礎從業(yè)者的圖像標注軟件,其簡潔度、實用性都堪稱一絕。它提供從數據標注、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。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。板卡算法也可以找成都慧視定制。
雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意,但是在許多領域,當前的AI發(fā)展程度已經完全能夠替代人工,勝任一些工作,圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數據分析、自動駕駛等行業(yè)都需要進行大量的圖像標注工作,這些相關企業(yè)要么自己搭建團隊,要么尋找外面的公司,于是就產生了大量的圖像標注師崗位,這些崗位薪酬大都在4-6K之間,隨著崗位數量的增多,成本也不斷增加。對于專業(yè)的圖像標注公司而言,有著源源不斷的任務,那么這些圖像標注師幾乎不可能出現空擋時間,而對于有圖像標注需求,但是這些需求并不持久、或者說斷斷續(xù)續(xù),那么在這個空隙時間內,圖像標注師就是一個閑職,產生的成本將是一個負擔。目標識別用慧視光電的板卡!陜西RK3399主板圖像識別模塊性能如何
精確的遠程打擊可以采用慧視RV1126圖像處理板。陜西RK3399主板圖像識別模塊性能如何
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,近期,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)。據悉,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%。陜西RK3399主板圖像識別模塊性能如何