慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台,采用小型化、轻量化工业设计,内置4k定焦可见光相机,长波非制冷红外成像组件,内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块,主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域,满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右,具备10W左...
在进行目标识别跟踪时,OSD字符能够帮助使用者更加清晰的看到识别跟踪的效果,OSD字符叠加是目标跟踪领域一个重要的部分,它能够将各种图像文本添加到视频当中,实现字符与视频的叠加,进而辅助进行目标检测、跟踪的识别,便于观察目标。经过多年技术积累及更新迭代,以及客户对OSD字符叠加的需求整理,我们将OSD拆分为多个组件,包括文字,角度显示刻度线,矩形框,圆,多边形,指北针等组件,可灵活设置位置、字号、颜色等属性,为用户定制OSD提供方便。AI可以进行快速的海量图像数据的标注。重庆电力运维AI智能口罩识别
作为成都慧视光电技术有限公司针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,SpeedDP深度学习算法开发平台提供从数据标注、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。此外,针对于研究所等需要数据保密的企业单位,本地化服务器部署,能够让数据敏感的用户也无惧信息安全威胁。目前慧视SpeedDP主要提供目标检测算法的开发,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。视频识别AI智能方案**人工智能和机器学习算法可用于分析来自各种来源的大量数据。

目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的主要问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域相当有有挑战性的问题。随着深度学习的不断发展,目标检测的应用愈加广,现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。与基于特征的传统手工方法相比,基于深度学习的目标检测方法可以学习低级和高级图像特征,有更好的检测精度和泛化能力
慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台支持labelimg数据标注格式,用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注,然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。一般不同的业务场景需求对应不同的数据和算法参数设置,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。采集数据后,能够批量加载一定数量的数据并进行合并后输入模型,实时显示训练记录,并能以文件的形式保存运行时训练参数。SpeedDP是以数据为中心的一站式AI训练平台。

你是否也曾一个个的将图像添加标签进行分类,如此机械式的操作令你心烦?你们单位是否也曾为了不多不少的图像分类标注而不得不增加一个岗位?你们也是否因图像标注需求和数据安全不可兼得而苦恼?为了解决这一市场需求和困境,慧视光电研发了SpeedDP深度学习算法开发平台,如今平台已经实现移动端使用,可运行于Windows或Linux操作系统,可完成自动标注、AI算法开发(项目配置、训练、评估、测试)、模型部署等相关功能,充分保证数据安全的基础上,帮助使用者减少人力、物力消耗,节省开发时间。AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。成都深度学习AI智能图像处理板
慧视微型双光吊舱能够实现昼夜成像。重庆电力运维AI智能口罩识别
设备故障使工业部门陷入瘫痪,导致重大生产损失和计划外停机。对于世界各地的加工制造商来说,这些损失每年高达数十亿美元。例如,一条关键的传送带在中途停止运行,可能会迫使整条工厂生产线闲置数小时,从而可能使整个供应链陷入困境。现在人工智能提供了一个突破性的解决方案。通过AI分析大量传感器数据,AI算法可以在故障和积压发生之前预测故障和积压,从而实现主动维修并大幅减少停机时间。但这还不是全部,AI还揭示了生产数据中隐藏的模式,优化了流程,减少了浪费,提高了整体效率。重庆电力运维AI智能口罩识别
慧视VIZ-64DA为两轴两框架陀螺稳定双光云台,采用小型化、轻量化工业设计,内置4k定焦可见光相机,长波非制冷红外成像组件,内置有抗延迟模块、AI目标识别及多目标跟踪模块,主要应用于对地目标的成像、探测、跟踪及识别等监控领域,满足线导引和视角等需求。这款云台整体重量控制在260g左右,具备10W左...
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