目标检测基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
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  • 可咨询
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  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
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  • 可定制,导体,磁性材料
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目标检测企业商机

我们都知道,在进行救援时,黄金72小时尤为重要,根据应急救援共识,在24小时内,被救出的人员存活率在90%左右;48小时内,存活率在50%-60%;72小时存活率就已经下降到了在20%-30%;之后的时间就更微乎其微。所以每多挖一块土,多掘一分地,都可以给伤者透气和生命的机会。因此,救援无人机搭载吊舱没工作一分钟就能够增加被困人员的生还机会。为了适应应急救援轻巧灵活、工作时间长的需求,慧视微型双光吊舱的整体重量控制在了280g左右,能够有效减轻无人机负担,增加续航能力。AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。山东单目标检测

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Viztra-LE026在进行定制开发时,有效精简了设计,板卡结构为半径18.5mm的圆形,边缘有四处半径为1mm的圆形凹槽,板厚度为1.5mm,封装器件后的厚度为4mm,在这样的结构设计下,图像跟踪板重量为5g。此外,Viztra-LE026图像跟踪板采用了低功耗芯片RV1126,板卡正常工作时,整体功耗控制在6W以内,用在无人机领域可以减少无人机的整体功耗,增加续航。作为一家专业的图像跟踪板开发企业,成都慧视能够根据实际需求进行板卡的接口定制,例如CVBS、LVDS、MIPI、DVP输入,网络视频输出等。并且支持故障检测、固件升级、支持多种通信接口,USB,串口。除了机载吊舱领域,慧视Viztra-LE026图像跟踪板还可广泛应用于体积要求较高的场景,例如DYT、车载辅助边海防监控、森林防火、电站检测、智能周界等。流畅目标检测售后服务RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。

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2023年,人工智能无疑是科技领域的头号热点话题。随着技术的不断革新,例如ChatGPT的出现,使得大家越来越担心有一天自己的工作会被人工智能取代,从实际发展来看,这种担心并不是空穴来风。当下,一些岗位如客服、数据分析师、稿件撰写员、程序员等都已经开始采用人工智能,相比于人,AI更加智能更加高效,重要的是更加节约成本。在这种大环境下,慧视光电也推出了人工智能有关的产品——SpeedDP,这是一款能够通过AI训练和模型部署实现自动化图像标注的平台。

每次训练产生的数据会形成数据集,在数据集测试评估界面,使用带标注的数据集计算一些关键性能指标从而对训练结果进行评估,慧视SpeedDP开发平台采用了目标检测领域常用的AP50、mAP50-95以及准确率和召回率对模型进行整体性评价。点击“运行评估”开始模型评估并实时显示评估记录,点击“停止评估”可停止当前的评估。完成评估后会弹出”召回率和准确率曲线“这样用户能够更加直观的了解模型训练的效果,从而能够更清楚后续的迭代优化方向。国产化主板生产商—慧视光电。

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在人工智能时代,图像标注不仅能够反哺AI的发展,还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配,例如谷歌就曾大量使用图像验证码,用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然,每个人点击的数量有限,你可能还会觉得很有趣,但当这成为一种常态,成为一项工作的时候,就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此,一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感,一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台,许多大公司都相继推出了自己的产品,但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史,平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具,真正走入“千万家”。智能识别模块是车载视觉系统的大脑!天津无源目标检测

慧视光电对RV1126处理板进行二次开发,实现AI智能应用。山东单目标检测

SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程,即数据标注->模型开发->应用部署。旨在快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果。测试平台目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。为了尽可能减小测试工具与实际移动端部署程序之间的差异同时简化测试工具的开发难度,在设计测试平台程序时采用了一些特殊方法。首先使用C和C++设计封装了不同子任务的可执行程序,并通过读取不同配置文件的方式实现不同的功能,然后使用python+streamlit+子程序设计了web服务程序,用户可通过浏览器访问特定网址来使用测试平台。山东单目标检测

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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...

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