这个过程中,如何让无人机理解并提取分析图像很关键,这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,是一种计算机“视觉”科技,也就是把摄像机当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处...
随着相关技术的迅猛发展,城市智慧治安防控模式也在不断革新,主要以无人巡逻车、无人机为主要载体。无人巡逻车主要承担城区巡逻防控、远程喊话、安防宣传、视频巡控等工作任务,这种无人机不需要太大的体积通过搭载AI图像处理板等传感器,通过AI智能算法和图像处理板的共同作用实现智能避障,达到自主巡逻、AI智慧识别的目的。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,采用先进架构,8核处理器,算力能够达到6.0TOPS,能够实时检测无人巡逻车视野范围内的物体,辅助进行信息收集、避障等操作。人工智能的时代真的来了。智慧视觉AI智能图像处理板
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四川异物监测AI智能监控SpeedDP是深度学习领域的产品。
水上交通是我国内陆运输的一大命脉,尤其是长江沿岸,从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式,为了保障水路运输的通畅,维护通航秩序,就需要相关部门对航道进行定期巡航,保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检,每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查,这种模式不仅效率低下,遇到极端天气时,还会出现视野受阻、爬标困难等问题,甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今,随着无人机的使用,整个流程变得更加简洁高效,以前需要1条船、6个人做的工作,现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。
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。利用深度学习能够让AI更加聪明。
在智慧林河长制的建设中,无人机吊舱很重要,无人机吊舱可以内置图像处理传感器,进行高空目标识别、检测、锁定跟踪等功能。慧视光电开发的VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,测程1.2km半导体激光测距机,以及三轴高稳定精度平台框架,能够实现昼夜工作,可远距离采集林、河图像,对可疑点位进行定位,然后实时输出1080P全高清可见光、红外视频。通过搭载慧视光电的无人机吊舱,能够很好地辅助有关单位进行林河维护。人工智能和机器学习可以帮助施工团队更有效地管理资源,从而节省成本。智慧视觉AI智能图像处理板
深度学习是神经网络和机器学习的进化,是人工智能社区的创意。智慧视觉AI智能图像处理板
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%。智慧视觉AI智能图像处理板
这个过程中,如何让无人机理解并提取分析图像很关键,这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,是一种计算机“视觉”科技,也就是把摄像机当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处...
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