模拟相机成本低、延迟低、便于安装操作的特点让其在小型无人飞行器领域有着大量的市场。因此,我司针对这一相机选型的用户定制了一款专属的AI图像处理模块——Viztra-HS063。模块采用RK3588s作为处理器,具备四核Cortex-A76和四核Cortex-A55八核架构,主频达2.4GHz,集成6...
随着无人机在城市管理领域的大规模应用,采用无人机追踪地面车辆,然后配合地面拦截,成为一道风景线。让无人机搭载光电吊舱起飞,就能够通过无人机实现视频实时传输,远距离追踪车辆,实时上传记录位置,帮助地面执勤提升拦截效率。慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱,集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够对地面车辆进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,并及时上报目标的图像和坐标信息。除此之外,无人机还可以实现智能化追踪。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。SpeedDP深度学习算法开发平台。重庆智慧小区AI智能提供商
AI大浪潮下,许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力,数据标注企业也不例外,传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年,如今新的“引擎”就在眼前,他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求,慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工,SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现,将是数据标注企业降本增效的得力帮手,目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。江西图像识别AI智能SpeedDP能够实现快速标注。

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。
今年各地陆陆续续出现大范围的强降雨,不少城市更是出现内涝的情况,而乡镇农村更是洪峰过境。突然降临的洪水内涝让受灾地不少人被困,同时也给防汛救援造成了不小的难题,为了尽可能节约救援时间,增加搜救率,前期的信息收集工作十分重要。这项工作交给无人机是当下比较高效的解决方案。无人机便捷灵活,能够轻松到达许多内涝区域搜集信息。搭载光电吊舱则能够实时回传现场画面,不少吊舱具备红外和可见光双光成像的能力,夜间工作也能够清晰成像。除了搜集洪水信息,无人机还可以通过智能化吊舱实现AI智能识别,例如高空飞行作业的无人机通过盘旋扫描,能够识别是否存在被困人员,识别被困人员数量。从而展开精细的救援转移,保障人民生命财产安全。用SpeedDP进行图像标注可以省下许多人力成本。

中国的无人机在世界上可谓是独领,随着技术的发展,无人机的应用范围也越来越广。在无人机的一些应用领域中,如应急救援、安防等,需要利用无人机进行远程信息侦查、航拍以及图像识别处理等功能,这就需要一款轻巧、成本低、像素好、品质高的吊舱。市面上很多吊舱要么就是体积大,要么就是重量大,或者是不支持角度、角速度的反馈控制,很难达到上述应用场景的工作需求。为了解决这些难点,成都慧视针对性的开发了多款微型多光吊舱来适配不同行业不同领域的需求。SpeedDP图像标注操作流程很简便。湖北智慧工地AI智能口罩识别
通过海量的数据模型训练,SpeedDP能够更加聪明。重庆智慧小区AI智能提供商
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。重庆智慧小区AI智能提供商
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