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...
森林火灾是世界性林业重要灾害之一,具有突发性,灾害的发生的随机性,在较短的时间内能造成较大的损失的特点,每年都有一定数量的发生,造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。一旦有火灾发生,就必须以极快的速度采取扑救措施,扑救是否及时,决策是否得当,重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时,分析是否准确合理,决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化,真正做到早发现、早解决火灾隐情,排除森林火灾隐情。慧视光电的“慧眼”双光监测设备,基于AI识别技术开发,识别烟雾+明火,实时报警.。可以实现森林防火区24小时监测,可以获取山火,焚烧秸秆,烧纸等威胁线路安全的山火事件一旦发生山火灾情,便可及时发出报警,以便及时扑灭山火。如何实现智能化海上搜救方式?新疆数据目标检测
针对自来水厂普遍存在的自动控制精度不高、过度依赖人工经验、生产能耗和成本高、生产管理落后等问题,慧视光电运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,基于国内先进的ARM SOC芯片解决方案商瑞芯微处理器,植入本公司自主研发的智能图像算法,致力于为自来水厂提供智能化解决方案,例如优化水厂化学药剂投加,实现厂区内安防的智能化管理,也创新性的用于水厂设备视频巡检,提供非法停留和越界等预警信息。帮助自来水厂实现可视化智能管理,让水厂的运行变得高度智能、安全、高效和透明。哪里有目标检测参考价格智能图像处理在智慧工地的应用。

成都慧视光电技术有限公司(简称慧视光电)是一家具有完全自主知识产权的****,其**团队由在图像处理与人工智能领域沉淀了近十年的人员组成,公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。慧视光电的技术人员扎根底层算法研究,设计出了不局限于AI芯片选型的异构平台,在AI芯片能够满足算力的同时能够让用户在尽量短的时间内做到硬件的切换,从而加快研发速度不影响项目进度。目前慧视光电以国内智能AI芯片(RK3399、RK3399Pro、RV1126)为主的基础上自主研制的国产化图像检测与跟踪板卡,可广泛应用于机载吊舱、车载辅助、边海防监控、森林防火、电站检测、智能周界等领域。
传统的工地,基本是靠人在监督、管理,监督管理人员一旦监督不到位就会出现纰漏,引发事故隐患,因此管理人员和施工人员、管理人员和项目之间不能实时有效的沟通,导致管理人员难以管理项目和施工人员的工作情况,造成项目进度慢、人员安全难管控的问题。而智慧工地的建立可以有效的对工地进行管理。下面我们重点介绍AI算法在智慧工地中起到的作用。1.安全帽监控:可以通过对监控视频的图像处理,有效的实时监控施工人员是否配带安全帽,如果没有佩戴,那么会对相关人员进行框选,然后在后台报警。2.安全作业监控:可以通过对监控视频的图像处理,对违规区域作业进行有效监督。3.物资监控与防盗:可以对进入设定的监控区域内的可疑人员进行有效的提醒,从而起到有效监督物资。RK3399搭载AI智能算法,实现目标检测与跟踪。

人工智能的三个技术关键点:硬件平台、软件功能算法、底层算法异构平台。硬件平台因为要支撑深度学习等大规模并行计算的需要,这就对AI芯片的CPU、GPU要求较高以做到更好的储备数据、加速计算过程,在做好AI芯片选型后,只需要结合市场的需求做好电气接口即可。软件应用算法随着技术的积累,大部分厂家基本掌握了应用层面的算能,提升空间短期内不会出现大的跳跃。底层软件异构平台承载着硬件的选型、应用软件的算能,异构平台设计的优劣直接影响着硬件的设计水平及算能的实现能力。目前很多厂商采取使用公用软件平台,快速的实现软件功能,在AI芯片更新或者替换时,需要重新设计开发,消耗大量的人力、物力、时间。慧视光电开发的慧视RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU。国产化目标检测厂家电话
慧视RK3399图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。新疆数据目标检测
随着国内相关行业市场对图像处理板卡要求的日益提升,成都慧视光电技术有限公司推出了全国产化RV1126重要板。产品作为人工智能通用平台,用于城管、银行、边海防、电力、无人机与机器人、车辆集成等领域,可快速对现有设备完成智能化升级。同时客户可根据需求自己做适配的电源板、电气接口等进行二次开发。慧视光电全国产化RV1126重要板支持基于深度学习的目标检测算法(人、车以及特定目标)、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息,重量只有5g,直径只37mm,基本达到了尺寸的要求。新疆数据目标检测
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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