>> 当前位置:首页 - 产品 - 成都运动图像识别模块软件 值得信赖 成都慧视光电供应

成都运动图像识别模块软件 值得信赖 成都慧视光电供应

信息介绍 / Information introduction

无人机被广泛应用于目标跟踪,其机动灵活的特点对地面的被跟踪对象而言简直就是降维打击。搭载摄像头以及跟踪板卡等设备后,无人机可以实现自主飞行,然后通过植入高精度的AI目标跟踪算法,就能够分析摄像头范围内的物体,通过AI对特征的进一步提取分析,就能够单独识别出目标物体形状,并锁定其位置。这种技术可以用于众多领域的信息侦查、监视、打击等任务,比传统的人工模式更安全更高效。要想实现这样的技术,可以通过在无人机中安装光电吊舱,然后在吊舱中植入高性能的AI图像处理板,通过算法的赋能就能够实现。图像识别模块图像分析是人工智能的重要组成部分。成都运动图像识别模块软件

成都运动图像识别模块软件,图像识别模块

目前,有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注,其中慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI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。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,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。成都轨迹图像识别模块系统板卡算法能够定制吗?

成都运动图像识别模块软件,图像识别模块

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%。

SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;5.模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。据客户反馈,使用了慧视光电的SpeedDP后,初步提升效率在80%以上,开发周期缩短,同时可售可租的模式,也让企业的选择更加灵活,为所在单位降本增效提供帮助。RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡,具备高性能、高精度的优点。

成都运动图像识别模块软件,图像识别模块

我国机动车数量庞大,但是停车位的建设却没有很好的跟上节奏,这也就导致许多车找不到停车位,车主也就不得不临时将车停放在路边。随着停放车辆的增多,原本宽敞的道路也就变得狭窄,严重时甚至会堵得水泄不通。此外,一些大车由于阻挡视野,还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下,交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停抓拍或者巡逻车进行巡逻,但是从实际效果来看,作用并不明显。于是,无人机被派上用场。管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞,就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理,无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后,“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视,一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后,后台系统将实时推送违停提示短信至车主,提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内未驶离的车辆,系统将通知就近警力赶赴现场,二次取证并进行整治。远海牧场监控可以加装慧视RK3588图像处理板。成都小体积图像识别模块算法

成都慧视有几款图像处理板?成都运动图像识别模块软件

而对于洪峰过境的地区,搭载吊舱的无人机能够帮助开展雨前雨后水库大坝、重点堤坝和山区道路险情巡查,排除重大灾害隐患。针对受困地区的人,无人机还可以远距离投送救灾物资,通过远程喊话进行安抚工作。慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱,是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。搭载于无人机上,能够在汛期应急救援领域开展全天候工作,实现高清成像、视频回传,为救援提供精细详细地信息。成都运动图像识别模块软件

免责声明: 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息,均来源于其对应的用户,本网对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题,请及时与本网联系,我们将核实后进行删除,本网站对此声明具有最终解释权。

查看全部介绍
推荐产品  / Recommended Products