性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。植入公司自主研发的智能图像算法后,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别,并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。设备支持2路SDI(可见光)视频输入;1路CVBS(红外)视频输入;1路SDI视频输出;1路CVBS视频输出;1路网络视频输入/输出。产品电路部分共有两块 PCB 构成,分别为:核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过 B2B 连接器连接,并使用铜柱将整套 PCB 板固定,铜柱的高度为 7.5mm。如何进行非法入侵识别?浙江低压线目标识别开发
人工标注的精细度完全依靠于人的眼力、技术,面对简单的图像时,尚且可以应付,面对复杂的图像时,就会眼花缭乱。此外,当长时间进行标注时,人工的倦怠也会影响精度。而慧视SpeedDP能够通过不断的深度学习提升能力,这也是人工无法达到的。一个人工标注师的月成本大约在5000-6000元,如果是专门进行大规模图像标注的企业,这种岗位将不在少数,累计起来的人力成本就很多。而AI则不同,AI可以一个人干多个人的活,节约项目开发时间,从而节约成本。辽宁哪里有目标识别经验丰富RV1126芯片的图像处理板能够进行目标检测。
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。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%。
无人机被广泛应用于巡检领域,其灵活、机动的特点使得巡检的效率、覆盖范围均比人工巡检要好。在林业领域,进行常规化的森林巡检工作至关重要,森林督查图斑是指通过相关技术获取的森林覆盖变化信息,用于监测和管理森林资源。定期进行森林图斑核查有助于加快育才生态区森林建设。在以往,这种巡查都是通过人力步行道需要检查的区域,执法人员需要克服山林陡峭、路滑的困难,而如今只需要远程操控无人机高空巡查,效率提升一大半。无人机森林图斑巡查之所以能够替代人工,得益于无人机能够搭载智能化的吊舱,例如成都慧视推出的VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定微型吊舱,其搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,即便是夜间微弱光线下也能够实现目标观测。Viztra-ME025图像处理板能够进行目标检测。
这种AI图像处理板在国内也有很多企业在做,但是由于国内的人形机器人发展程度不如国外,所以AI图像处理板的应用也不尽人意。成都慧视开发的高性能图像处理板Viztra-HE030就十分适合用在人形机器人领域,这块图像处理板采用了高性能芯片RK3588,相比如同类板卡,架构更先进,采用8nmLP制程,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,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。如果目标很小,用图像处理板能够实现锁定识别码?四川多系统适配目标识别控制软件
信息侦查用什么吊舱比较合适?浙江低压线目标识别开发
不久前,国外的IDEA研究院团队推出了Grounding dino 1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能L先的开集检测模型,Grounding dino 1.5 Pro 可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。浙江低压线目标识别开发