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无人机在高速公路巡检中的作用越来越突出,特别是在十一黄金周这样的出行高峰,高速公路的安全和畅通至关重要。传统的巡检模式受到人力物力以及时空的限制,弊端很大,难以实现精细大面积的监控疏导。无人机灵活机动的特点则能够很好的弥补时空的局限,而想要进一步减少人力物力的付出,则需要打造智能化的无人机,通过AI赋能,让无人机更加聪明。打造智能化无人机可以在无人机吊舱的基础上加装高性能的AI图像处理设备,成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板凭借6.0TOPS的算力,用在十一黄金周这样的出行高峰期就能够很好地胜任工作,板卡采用了国产化芯片RK3588,在算法的赋能下,能够实现高效巡检。慧视光电开发的图像处理板可以用于目标识别。安徽视频目标识别工具
腾讯开发的机器人小五,采用轮、腿、足复合设计,使得它具备越障能力的同时,也保持了轮式机器人的运行效率。每条腿都可以单独伸长缩短,能有效提升承载能力。装上了双编码器大扭矩密度的执行器后,就能承受住一般成年人的重量。将机器人用于养老服务领域,能够帮老人取快递,抱老人起床,带老人进行活动。机器人内置RGBD相机,在图像处理板的赋能下,能够实时检测周边环境,进行路线规划和避障,以高效完成各项工作指令。同时能够对物体进行AI识别,判断老人位置、行为动作,为老人的行动做出帮助。甘肃如何目标识别软件FPV目标识别用慧视开发的RK3399Pro图像处理板。
多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。
目前,采用图像识别技术来实现无人机规避其他障碍物是一个有效的方法。通过在无人机上植入图像识别模块,这个模块由图像处理板和相机组合而成,通过算法的赋能,就能针对不同物体实现快速AI识别,然后实现规避。而在图像处理板的选择上,成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板就十分合适。这块板卡采用了RV1126开发设计而成,外形呈圆形,体积小巧,尺寸为Ф38mm*12mm,重量只有12g,用在无人机上不会过多占用空间。此外,该板卡功耗≤4W,也不会增加无人机的续航负担。小目标识别解决方案哪里有?
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用,能够极大减少整个测试验证所需时间,减少人力成本支出,减少项目开发周期,让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。无人机作战目标识别板卡哪里有?福建国产化目标识别办公软件
吊舱中植入慧视定制图像处理板就能实现目标识别。安徽视频目标识别工具
无人机是巡检领域的空中巡检员,搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工,实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器,实现昼夜巡检也不是梦,一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中,传统模式下,工人只能采用望远镜远程查看线路,不仅费眼睛,还费时间。同时,由于光线等外界因素的干扰,缺陷的确认也加大了难度,不得不背着安全带近距离校验,工人的安全也受到威胁。而无人机则可以在发现缺陷后,通过抵近观察的方式进行仔细查看,收集缺陷周围360°照片回去分析,不仅安全也高效率。安徽视频目标识别工具
SpeedDP的出现则正好解决了这一问题,它是一个基于瑞芯微的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。平台支持本地化服务器部署,高校、特殊单位等数据敏感的用户无需担心数据信息泄露的问题。高校等单位可以通过模型训练和模型评估...
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