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来源: 发布时间:2024年07月11日

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前,对每一张图像进行分类然后打上标签,动作反反复复,呈机械化,久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同,在进行完AI模型训练后,AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对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。通过利用SpeedDP进行模型部署,利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。辽宁目标检测经验丰富

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SpeedDP深度学习算法开发平台能够通过大量的AI训练后,进行一键式AI图像标注,即便是零基础的AI使用者,也能够轻松便捷的进行数据标注、模型训练、测试验证和RockChip嵌入式硬件平台模型部署等可视化AI开发功能。针对于适用行业以及场景的丰富,慧视能够提供丰富的算法参数设置接口,来满足多元化的市场需求。SpeedDP整个AI开发过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块,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。新疆人防目标检测技术Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。

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除了喷药,杂草处理也能够自动化进行。搭载图像处理板的割草机器人,能够通过定制的算法,在工业级板卡RK3588的强大运算下,快速分析识别农田中,不同植物的类别,进而割草。割草的速度能够达到1.2m/s,非常适用于大型农田,并且还可以通过智能算法进行机器人的完美避障,遇到泥块、石头这些障碍物可以轻松绕过。此外,在作物果实成熟时,搭载RK3588图像处理板的采摘机器人也能够进行自动化果实采摘,板卡强大的性能和处理能力,完全适应各种环境的户外作业,也能够保持高的识别度,快速完成每一株作物的果实采摘。

安全生产一直是发展过程中不变的话题。当前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,不少建筑工地陆续开工,建筑行业安全也越发受到社会各界的关注。该行业以事故高发、危险系数高而闻名,建筑工人常常暴露于高处坠落、电气和化学危险以及涉及重型机械和车辆的环境中。一般情况下,工地开工都会对工人进行安全教育培训,并且设有安全监管人员,但纯人力监管,常常因为疏忽大意酿成悲剧。加入科技的力量如监控等设备来辅助人力监管是一个很好的补充,但是传统监控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案就应运而生。RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。

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人工智能为各行各业带来了产业变化,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。智能图像处理方案提供商—慧视光电。新疆人防目标检测技术

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人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。而深度学习是人工智能的子领域,其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然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这一能力能够很好地运用在图像标注领域,取代传统的人工标注,提升效率。图像标注首先要进行目标检测,通过给定一张图像,让计算机计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。在AI的帮助下,计算机能够快速地进行海量图片的检测筛选。基于这一需求,慧视光电推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,作为一款针对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.辽宁目标检测经验丰富