不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek,但也是跑起来了DeepSeekR1(Qwen21.5B)模型。1.5B什么概念,也就能处理处理轻量级的文字任务,而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题,模型的移植也是难点,很多网络层,瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明,在RK3588上运行...
新疆地缘辽阔、日照丰富,因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作,周期性的巡检必不可少,传统模式下需要人工一步一个脚印走出来,随着现在无人机的广落地应用,这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔,这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”,无人机从这里起飞,进行巡逻,再回到这里进行充电,循环往复。得益于智慧化的建设,这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力,可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。成都慧视光电能够打造一套完整的图像识别所需模块。云南AI智能图像识别模块板
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。云南AI智能图像识别模块板如何提升目标识别的精度?

特别是对我国西部山区、西北沙漠和跨越大江大河等管线的巡查,以及在自然灾害发生时的巡线检查,需要消耗大量的人力物力成本,甚至一些区域还会危及到巡检人员的人身安全。随着无人机巡检模式的应用,搭载吊舱的无人机可以实现对管道沿线的宏观监测,对管道本身可实现重点、微观监测。这些无人机吊舱可以内置高性能的AI图像处理板,能够对管线进行细致的目标识别检测,这样工作的效率是人工远不能及的。通常情况下,几十几百公里的管线由人工巡检需要几十天,交给无人机则能够在几天的时间就完成。并且无人机机动灵活的特点还能够去到人工无法到达的区域,减少安全隐患,特别是西部山区和西北沙漠隔壁等环境中,无人机拥有不可小觑的优势。
经过算法的不断升级验证,Viztra-LE026图像处理板能够以30Hz的帧率跟踪像素为2*2的目标,能够识别**小像素为12*12的目标,整个延迟不高于100ms,识别精度能够大于85%。无人机作业,续航是使用者首要考虑的。Viztra-LE026的设计正是考虑了这项因素,首先重量上就不会给无人机增加过多负担,尺寸方面也无需过多空间,低于4W的功耗对于整个无人机的续航影响也是微乎其微。综合这些特点,可见Viztra-LE026图像处理板和无人机的完美契合,将是各领域打造智能无人机的得力助手。利用AI算法实现图像的精确识别。

长时间一直进行这样的图像标注工作,那无疑是枯燥而乏味的,手酸不说,更多的是精神上的折磨,进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径,无法跳过,当项目紧急时,甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变!慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率,开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练,形成一个可用的预选模型(如果已有模型可以直接使用),然后训练一定阶段后,可以评估此模型的能力,如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集(未进行任何标注)进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作,同时也在不断反哺此模型算法,帮助提升性能。如何打造一块合格的图像处理板?云南AI智能图像识别模块板
FPV如何做到跟踪FPV。云南AI智能图像识别模块板
而维修机器人则能够通过图像识别、精细远程控制技术,实现远程快速维修,通过加装高性能图像处理板,机器人能够精细电网缺陷以及损坏程度,并通过摄像头实时回传高清画面,工程师只需要远程操控机器人进行修补,实现精细缝合。整个过程只需要极少数的人员参与,整个巡检维修的时间能够从7小时缩减到1小时,极大地保障了电力供应。成都慧视光电采用RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板,具备八核处理器,采用BTB传输接口,拥有极强传输能力,成都慧视能够凭借丰富的经验,快速集成开发SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金属外壳和散热器。通过6.0TOPS的算力,以及丰富的接口定制,板卡能够快速适配不同的无人机和机器人,用在我国西部电力运维领域,将是工程师打造智能化维护的关键技术。云南AI智能图像识别模块板
不久前有工程师成功在RK3588上部署了DeepSeek,但也是跑起来了DeepSeekR1(Qwen21.5B)模型。1.5B什么概念,也就能处理处理轻量级的文字任务,而且也不能做到快速实时响应。除了算力问题,模型的移植也是难点,很多网络层,瑞芯微的平台并不支持。但这至少表明,在RK3588上运行...
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