AI智能基本参数
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AI智能企业商机

例如是飞过来的杂物,还是闯入的人或者动物,如果摄像头能够智能识别,那么就可以实现上述目的。而要实现这样的功能,一个很简单的方法就是在传统摄像头的基础上植入高性能的AI图像处理板。图像处理板通过定制接口和摄像头连接,在目标识别算法的赋能下,就能够对摄像头获取的物体进行AI识别分类,从而对摄像头发出指令是否锁定跟踪目标,从而转动摄像头。成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,是慧视光电采用瑞芯微RK3399pro芯片开发而成的高性能板卡,芯片基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。标注需要大量人工劳动一直是采用计算机视觉的主要障碍之一。云南电力运维AI智能解决方案

AI智能

高空坠物已经成为城市安全的一大威胁,一方面来自于人,而另一方面则来自于建筑物。以前的楼房大都是马赛克墙面,然后在外面再涂一层亚士漆作为保护,随着楼房建成年份变久,楼房的外立面历经风吹雨晒,就会出现、起壳、空鼓、渗水等迹象。传统的检查模式,需要“蜘蛛人”进行排查,这种方法费时费力,准确度也难以控制。无人机和吊舱的出现则有效解决了这一难点。无人机搭载吊舱,对大楼进行细致的扫描,就能够将建筑外墙的情况尽收眼底,就像给大楼拍CT一样。这种吊舱需要具备红外热成像的功能,通过太阳照射墙面的温度,捕捉肉眼不可见的隐患,如果外墙存在缺陷,则会呈现“热斑”和“冷斑”两种形态。搭载吊舱的无人机一二十分钟就能检查完一面墙,效率是人工远远无法企及的。江西安防AI智能处理板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。

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要解决小目标难以追踪的这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发平台,通过不断的深度学习,能够让AI更加精细的识别目标。这个方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列图像跟踪板上得到了较好地验证。因此,将这个算法用在无人机高空识别领域,完全能够弥补传统算法的不足,达到更加稳定锁定跟踪的目的。

图像标注就是给图像打上标签标记,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘专门的图像标注师,随着AI的不断发展,这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域,深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布来实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。目前,有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注,有的是纯手动拉框,有的则可以帮助我们进行自动标注。数据是人工智能的学习资源。

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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。模型部署,就是将机器学习模型集成到现有的生产环境中,在这个环境中,模型可以接受输入并返回输出。云南智慧城市AI智能安全帽识别

现如今机器人技术已经成为科技领域前沿的技术。云南电力运维AI智能解决方案

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。云南电力运维AI智能解决方案

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