遼寧電力運維AI智能煙霧識別

來源: 發(fā)布時間:2024-09-17

在智慧林河長制的建設中,無人機吊艙很重要,無人機吊艙可以內置圖像處理傳感器,進行高空目標識別、檢測、鎖定跟蹤等功能。慧視光電開發(fā)的VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙集成了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,以及三軸高穩(wěn)定精度平臺框架,能夠實現(xiàn)晝夜工作,可遠距離采集林、河圖像,對可疑點位進行定位,然后實時輸出1080P全高清可見光、紅外視頻。通過搭載慧視光電的無人機吊艙,能夠很好地輔助有關單位進行林河維護。SpeedDP是深度學習領域的產(chǎn)品。遼寧電力運維AI智能煙霧識別

AI智能

無人機主導下的低空經(jīng)濟在物流運輸、應急救援、智能巡檢、農林植保等領域有著突出應用,而在輔助無人機進行運轉的設備中,吊艙很重要。無人機吊艙中集各類傳感器于一體,能夠在無人機執(zhí)行任務時,實時識別畫面中的物體,幫助操控者進行信息收集,做出判斷。而為了讓無人機進一步智能化,慧視光電通過在吊艙中植入高性能的圖像處理板,來實現(xiàn)AI和無人機的有機結合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見光慣性穩(wěn)定吊艙,它搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器,具備大小兩個視場角,能夠實時輸出1080P的高清可見光視頻,可實現(xiàn)夜間微弱光線下的目標觀測。貴州算法定制AI智能人工標注仍然是必要的。

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機器視覺具有定位、識別、測量與檢測四大功能,在工業(yè)領域中,機器視覺可以快速、準確地獲取大量信息,并且易于自動處理,因此在質量檢測方面有著廣泛應用。而AI圖像處理板只是實現(xiàn)這些功能的關鍵傳感器。目前,國內的機器視覺領域已經(jīng)形成了龐大的產(chǎn)業(yè)鏈,從以鏡頭、工業(yè)相機、圖像捕捉與處理系統(tǒng)等軟硬件研發(fā)制造組成的上游環(huán)節(jié),到智能化機器視覺集成組裝為主的中游環(huán)節(jié),都非常成熟。AI的不斷發(fā)展,為機器視覺不斷拓展應用場景,而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領域的融洽解決方案,相信在不遠的將來,會有越來越多的行業(yè)知道AI圖像處理板將為他們帶來巨大的便利。

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位,就變相增加了項目整體成本。基于以上強烈的市場需求,成都慧視光電技術有限公司經(jīng)過兩年的研發(fā)改進,推出了SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺,該平臺一經(jīng)推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可,尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所,更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,能夠給用戶提供從數(shù)據(jù)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。平臺提供豐富的算法參數(shù)設置接口,滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。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,滿足一些客戶需要對敏感數(shù)據(jù)或特定數(shù)據(jù)進行訓練防止數(shù)據(jù)泄露的要求。我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。

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橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行,防止出現(xiàn)撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查,尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū),巡查范圍不夠細致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問題,逐漸被逐步淘汰,取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器,能夠實現(xiàn)晝夜成像,內置成都慧視自研全國產(chǎn)化RV1126圖像跟蹤板,搭載自研AI跟蹤算法,重量280g,能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別,輔助上報目標的圖像及坐標信息。人工智能是一個寬泛的概念,它賦予機器模仿人類行為的能力。智慧小區(qū)AI智能口罩識別

機器學習是使用算法來處理、學習和理解或預測可用數(shù)據(jù)的模式。遼寧電力運維AI智能煙霧識別

圖像識別以圖像處理為基礎,是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作,包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中,以圖像輸入后,一般情況下也會通過圖像形態(tài)進行輸出。在圖像識別過程中,將處理后的圖像輸入,一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說,圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程,原始圖像經(jīng)過圖像處理后,抽取特征并加以分類對比,以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據(jù),然后確定物體類型。從本質上來講,可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中,在對圖像中物體進行檢測分離之后,將物體特征提取出來,以形狀、紋理特征等作為提取對象,一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對比分析明確物體類型后,從結構層面上對圖像進行分析。遼寧電力運維AI智能煙霧識別