目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

虽然AI图像处理板的功能很强大,但它并不是什么遥不可及的技术。成都慧视凭借多年开发经验打造出的Viztra-HE030图像处理板,就能够凭借强大的处理性能,在工业4.0领域发光发热。这块图像处理板采用了工业级芯片RK3588,先进的架构再加上四大四小八核处理器的配置,让其算力达到了6.0TOPS,处理工业环境中的复杂情况不在话下。传统模式下的生产制造或许已经到了“穷途末路”,经营者想要获取更高地的利润必须从制造成本下手,人工成本将是很快见效的领域,利用机器人是个比较好解,而AI图像处理板将在这个替代环节中起到关键作用。成都慧视有多款双光吊舱。稳定目标识别远程控制

目标识别

巡检机器人能够实现抵近待测设备,进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能,能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域,效率是人工的好几倍,并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择,例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,就可以很好的应用在电力巡检领域,这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰级芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核处理器;搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求,并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制,有效处理散热防水,为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。宁夏视频目标识别如果目标很小,用图像处理板能够实现锁定识别码?

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AI越发成熟的当下,可以说是让人工标注师们走到了行业分岔路口,虽然图像标注的人力成本看上去已经很低了,但是AI的出现,让成本一降再降成为可能。从目前的状况来看,AI替代人工进行图像标注将是板上钉钉,毕竟AI的优势太大了!以慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP来说,简直碾压。传统的人工标注,需要标注师一步步给图像打上标签,即便是熟练的操作师也需要1-2分钟,而慧视SpeedDP标注一张图像的时间只需要7-8毫秒,你没听错,是毫秒。毫秒级别的优势是人工怎么也无法企及的。此外,人工标注是需要考虑重复、机械、枯燥工作带来的时间消耗,当人感到倦怠时,工作效率就会下降。而AI则不会,它就是一头不需要吃草的牛。

防止电瓶车入户是社区安防一项重点工作,许多社区在政策的严令之下采取了许多措施,其中不乏人车分流,人工巡逻等,但是都不能长时间大范围的监督,总会出现漏网之鱼,因此更加先进的技防措施崭露头角,图像处理技术+摄像头的组合因高效、经济的特点获得了市场青睐。基本方法是在各楼道电梯安装高清摄像头,在摄像头内植入高性能的AI图像处理板,板卡在AI目标识别算法的赋能下,就能够对电瓶车实现精细识别,一旦识别出有推车入户的行为,监控摄像头能够立即发出语音警告,如果仍不能劝阻,将向管理中心发出警报,同时各楼道的摄像头能够对推车入户的人员实现目标锁定,以确定其楼层、户号,方便管理人员上门制止。另外,如果是电梯场景,当监控识别推车入户的行为时,还能够联动电梯,进行阻止关门的行为,以往出现电瓶车突然爆燃的情况。成都慧视开发了VIZ-GT05V三轴双可见光微型吊舱。

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智慧城市的建设中,需要用到智慧摄像头,这些摄像头与传统的不一样,它们能够模拟人眼进行视觉处理。其主要是在摄像头中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在定制算法的赋能下,通过对视野内的图像特征的提取分析,就能够对物体具备动态跟踪处理已经后续的识别分析能力。城市的环境复杂,需要摄像头处理的图像也不简单,因此,对于图像处理板的性能以及算法的能力要求十分严格。复杂的识别场景中,板卡的性能十分关键。旗舰级的图像处理板都是具有工业级的处理能力,在这样的环境下才能更好地工作。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是一款采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588的高性能板卡,具备八核处理器,至高能够输出6.0TOPS的算力。通过对接口的定制开发,就能够应用到城市的各个领域。慧视多光无人机吊舱可以内置AI图像处理板。湖北如何目标识别办公平台

无人机实现远程监测用慧视吊舱。稳定目标识别远程控制

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,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%。稳定目标识别远程控制

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