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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-11-12

YOLO系列算法是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一,因?yàn)樾阅軓?qiáng)大、消耗算力較少,一直以來(lái)都是實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的主要范式。該框架被***用于各種實(shí)際應(yīng)用,包括自動(dòng)駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標(biāo)識(shí)別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后,近期,清華又推出了YOLOv10,作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的突破性框架,具備實(shí)時(shí)的端到端目標(biāo)檢測(cè)能力,通過(guò)提供結(jié)合效率和準(zhǔn)確性的強(qiáng)大解決方案,延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉,YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實(shí)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(shí)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%。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),還可以幫助提高建筑工地的安全性并降低風(fēng)險(xiǎn)。湖南專業(yè)AI智能廠家

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隨著相關(guān)技術(shù)的迅猛發(fā)展,城市智慧治安防控模式也在不斷革新,主要以無(wú)人巡邏車(chē)、無(wú)人機(jī)為主要載體。無(wú)人巡邏車(chē)主要承擔(dān)城區(qū)巡邏防控、遠(yuǎn)程喊話、安防宣傳、視頻巡控等工作任務(wù),這種無(wú)人機(jī)不需要太大的體積通過(guò)搭載AI圖像處理板等傳感器,通過(guò)AI智能算法和圖像處理板的共同作用實(shí)現(xiàn)智能避障,達(dá)到自主巡邏、AI智慧識(shí)別的目的。像成都慧視開(kāi)發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用先進(jìn)架構(gòu),8核處理器,算力能夠達(dá)到6.0TOPS,能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)無(wú)人巡邏車(chē)視野范圍內(nèi)的物體,輔助進(jìn)行信息收集、避障等操作。湖南邊海防AI智能技術(shù)利用深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明。

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這個(gè)過(guò)程中,如何讓無(wú)人機(jī)理解并提取分析圖像很關(guān)鍵,這就需要高精尖的目標(biāo)識(shí)別算法。成都慧視開(kāi)發(fā)的AI智能算法分析是一種計(jì)算機(jī)的“分析”和“識(shí)別”技術(shù),是一種計(jì)算機(jī)“視覺(jué)”科技,也就是把攝像機(jī)當(dāng)作人的“眼睛”,智能設(shè)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(xiǎn)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(biāo)識(shí)別算法的合力之下,就可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別或者人為的的鎖定,同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。這就是無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別的一種高效方法,通過(guò)實(shí)時(shí)的目標(biāo)識(shí)別處理無(wú)人機(jī)獲取的數(shù)據(jù),讓無(wú)人機(jī)的工作更加高效。

在這些小型飛行器自主避障飛行中,算法的性能很關(guān)鍵,他能幫助規(guī)劃路線,識(shí)別障礙物。為了滿足這樣小型化飛行器的需求,成都慧視開(kāi)發(fā)了同樣是小型化體積的AI圖像處理板Viztra-LE026,這塊板卡采用了瑞芯微高性能芯片RV1126,體積小、功耗低,用在小型無(wú)人機(jī)上不會(huì)過(guò)多增加其負(fù)擔(dān)。而4和處理器,支持INT8和INT16,能夠輸出比較大2.0TOPS的算力,足以滿足在復(fù)雜環(huán)境中快速進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。

此外,成都慧視推出的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)還能夠針對(duì)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練,通過(guò)大量的訓(xùn)練來(lái)提升算法性能。 人工智能Artificial Intelligence、機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning和深度學(xué)習(xí)Deep Learning通??梢曰Q使用。

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AI的不斷應(yīng)用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補(bǔ)。比如在圖像標(biāo)注這個(gè)領(lǐng)域,傳統(tǒng)的標(biāo)注需要招聘大量的人員,并且標(biāo)注圖像所耗費(fèi)的時(shí)間精力也是不可估量的,而AI模型的出現(xiàn)讓這一切都成為過(guò)去。利用慧視光電打造的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)SpeedDP,就能夠針對(duì)場(chǎng)景識(shí)別進(jìn)行特有的模型部署訓(xùn)練,通過(guò)大量的訓(xùn)練,讓AI學(xué)會(huì)自動(dòng)標(biāo)注圖像。平臺(tái)采用標(biāo)準(zhǔn)的AI算法開(kāi)發(fā)流程,通過(guò)從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證以及模型部署幾個(gè)主要模塊。SpeedDP用于模型訓(xùn)練和評(píng)估測(cè)試的數(shù)據(jù)集是由一系列的圖像和標(biāo)注文件組成的,平臺(tái)支持多種開(kāi)源數(shù)據(jù)格式如VOC和COCO。而目前平臺(tái)共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓(xùn)練(分割任務(wù)*支持yolov8模型),通過(guò)不斷額測(cè)試驗(yàn)證,就能夠讓AI實(shí)現(xiàn)海思、RockChip嵌入式硬件平臺(tái)等模型部署的可視化AI開(kāi)發(fā)功能。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),可用于分析建筑工地傳感器和攝像頭的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。四川算法定制AI智能專業(yè)方案

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中國(guó)的無(wú)人機(jī)在世界上可謂是獨(dú)領(lǐng),隨著技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)的應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣。在無(wú)人機(jī)的一些應(yīng)用領(lǐng)域中,如應(yīng)急救援、安防等,需要利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)程信息偵查、航拍以及圖像識(shí)別處理等功能,這就需要一款輕巧、成本低、像素好、品質(zhì)高的吊艙。市面上很多吊艙要么就是體積大,要么就是重量大,或者是不支持角度、角速度的反饋控制,很難達(dá)到上述應(yīng)用場(chǎng)景的工作需求。為了解決這些難點(diǎn),成都慧視針對(duì)性的開(kāi)發(fā)了多款微型多光吊艙來(lái)適配不同行業(yè)不同領(lǐng)域的需求。湖南專業(yè)AI智能廠家