图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

海量图像标注工作的繁琐困扰着诸多企业,增加标注师岗位可以提升效率,但是无法控制人工成本,使得企业左右为难。随着AI的不断发展,这种枯燥无味的工作用AI来替代再好不过,AI的定制建设成本只需要一次性付出,然后就能够长期使用,不会出现像人工这种忙时不够,闲时多余的情况。成都慧视利用人工智能算法打造的SpeedDP深度学习算法开发平台,是一个针对于AI零基础从业者的图像标注软件,其简洁度、实用性都堪称一绝。它提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。慧视AI算法是无人设备的“眼睛”。工业级图像识别模块识别

图像识别模块

作为一家致力于图像处理板、算法开发的公司,为了满足更多行业的锁定跟踪需求,慧视光电一直没有停止自己的技术革新。在现在的许多行业当中常常用到摄像头进行远程跟踪或者目标检测,例如安防巡检、巡湖护河执法、无人机投弹、周界安防等,当遇到目标较小不易辨认时,虽然能够看到更多的画面,但是物体的细节看不清,这时就需要通过镜头的变倍,来放大成像,来展示更多的物体细节。在以前,如果在锁定跟踪时进行变焦,就会丢失目标,当遇到目标出现在复杂的场景中时,就容易造成再跟踪失败的场景,例如在安防巡检时,有可疑人物入侵了目标区域,为了进一步获取可疑人物的细节,需要进行画面变倍,看看是男是女、着装如何、有何特征等,为后期的安保人员搜寻提供信息。吉林低空安防图像识别模块人工智能慧视RK3399图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。

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虽然现在各种公共交通已十分便捷,但是仍然存在许多无证、无资质的车辆,这些车辆无视交通法规,所以超速超载,俨然成为公路安全一大隐患。例如在车站出入口,经常会有很多人进行拉客,虽然说是坐满就走,但是为了利益比较大化,超员那是常有的事。再比如暑期来临,各种培训班、托儿所成批出现,也由此滋生了许多“黑校车”,为了尽可能的节约成本,常常让所有学生挤在一辆车内,严重危及孩子安全。要想避免事故的发生,则需要警民合作,路人积极提供线索,而管理部分则迅速行动,对车辆进行追踪拦截。

SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;5.模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。据客户反馈,使用了慧视光电的SpeedDP后,初步提升效率在80%以上,开发周期缩短,同时可售可租的模式,也让企业的选择更加灵活,为所在单位降本增效提供帮助。慧视光电开发的慧视RK3588图像处理板,采用了国产高性能CPU。

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通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理器能够输出6.0TOPS算力,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。利用吊舱和图像处理板的合作,实现高效追踪查处“不法车辆”,能够有效减少事故的发生,打造安全出行。慧视RV1126板卡可以用于大型公共停车场。吉林低空安防图像识别模块人工智能

Viztra-LE034图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。工业级图像识别模块识别

无人机吊舱除了在安防巡检、应急救援等领域有应用前景外,随着2024上半年低空经济的大力发展,吊舱迎来了又一大应用市场。利用无人机载物运输,具有便利高效的特点,它能够弥补传统运输的不足,提高交通运输的效率和灵活性,能够有效连接城区与郊区、城与城之前的资源互送,做到资源的协调调配。低空经济以无人机为载体,载动物品进行低空运输,这个过程中就可以用到无人机吊舱,慧视无人机吊舱内置摄像头+AI图像处理板,能够清晰获得无人机前方画面,在运输时能够实现避障等操作。慧视光电开发的VIZ-GT07D三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。超小的体积和重量,携行方便,无论是白天还是夜间,都能够获取清晰的视频画面,为无人机运输提供便利。工业级图像识别模块识别

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