甘肅RK3399主板圖像識別模塊國產化芯片

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?；谝陨蠌娏业氖袌鲂枨?，成都慧視光電技術有限公司經過兩年的研發(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)據或特定數(shù)據進行訓練防止數(shù)據泄露的要求。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。甘肅RK3399主板圖像識別模塊國產化芯片

隨著無人機在城市管理領域的大規(guī)模應用，采用無人機追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機實現(xiàn)視頻實時傳輸，遠距離追蹤車輛，實時上傳記錄位置，幫助地面執(zhí)勤提升攔截效率。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，能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時上報目標的圖像和坐標信息。除此之外，無人機還可以實現(xiàn)智能化追蹤。通過在無人機光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在目標跟蹤算法的賦能下，就能夠對目標車輛進行鎖定跟蹤，即便是車輛短時間內收到視野阻擋，在車輛后續(xù)出現(xiàn)時，也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核處理器能夠輸出6.0TOPS算力，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。甘肅RK3399主板圖像識別模塊國產化芯片遠海牧場監(jiān)控可以加裝慧視RK3399圖像處理板。

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(xiàn)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(shù)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(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO? 1.5，它能夠實現(xiàn)端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現(xiàn)出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO? 1.5Pro可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態(tài)數(shù)據，從而有效地助力多模態(tài)大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現(xiàn)對物體的實時監(jiān)測，其中，開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，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。定制板卡找哪個企業(yè)？

無人機要進行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進行圖像處理，AI通過大量的模型訓練，能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力，從而實現(xiàn)整個流程的自動化，達到無人機智能識別的目的。但不同的事，無人機的目標識別和傳統(tǒng)的攝像頭還是又不曉得區(qū)別，傳統(tǒng)的攝像頭是靜態(tài)的，而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時，需要處理實時動態(tài)的信息，這就是對目標的鎖定跟蹤能力。這樣的結果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現(xiàn)。目標識別用慧視光電的板卡！甘肅RK3399主板圖像識別模塊國產化芯片

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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(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(xiàn)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(shù)數(shù)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(shù)減少了25%。甘肅RK3399主板圖像識別模塊國產化芯片