目标检测基本参数
  • 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
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 加工定制
目标检测企业商机

此外,针对于不同楼层、商户,智能监控也可以进行分类数据管理,便于经营管理者对商户和楼层的人流量数据进行分析,进而采取优胜劣汰的措施,优化商场结构,提高竞争力。这个方案的优点在于,既能够减少人工统计的人力成本,提高效率精度,还能够让监控设备兼具安防识别报警的功能,可谓是一举两得。慧视光电作为一家拥有丰富AI图像处理板开发经验的公司,能够提供商场人流统计的一整套方案建设,包括AI图像处理板的开发、算法的定制以及后续的相关支持。在AI图像处理板和算法的支持下,传统的监控设备将被赋能,以实现精确的目标识别统计,为商场的经营管理提供数据支撑。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。青海哪些目标检测诚信推荐

目标检测

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。广西安全目标检测设备慧视光电开发的慧视AI图像处理板,采用了国产高性能CPU。

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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”。

随着人工智能的兴起,AI工程师特别是基于图像的算法工程师日益成为炙手可热的香饽饽,特别在一些行业市场例如工业领域、军、工领域等行业领域,需要根据具体场景对检测识别算法进行不断地优化完善,已达到更高的准确率。在这个工作的过程中,对特定目标的数据标注、模型训练、测试验证、到嵌入式平台的模型部署是中间重要的工作,抛开人员费用不管,这将需要耗费大量的时间,是否有一款集成的工具,可以节约图像算法工程师的时间,提升算法迭代的效率,一直是图像算法工程师的迫切需求。虽然市场上也有一些零散的工具,甚至一些单位自己也开发了一些相关的工具,但是因为集成度低,导致使用起来始终不是那么顺畅。Viztra-LE034图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。

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基于市场的紧迫需求,成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,该平台基于成都慧视光电技术有限公司多年的实际开发经验以及与众多客户沟通调研的成果,耗费两年时间,经过客户反复试用,不断根据反馈进行完善更新,形成了可以上市销售的重磅产品。SpeedDP深度学习算法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。SpeedDP深度学习算法开发平台分为基础版和定制版,客户可以根据自己的实际需要,选择相应的版本。慧视RV1126图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。专业目标检测厂家电话

AI智能算法在边海防的作用不容小觑。青海哪些目标检测诚信推荐

现在的物流企业,已经开始逐步进行无人工厂的建设,通过一个个物流机器人,对快递件进行分类分拣。这些机器人具备智能图像处理的技术,能够识别快递单上所示快递属于哪个配送大区、哪个城市、哪个分部。进而精确的将快递件运送到指定区域。而慧视智能图像处理板的用处便是,能够对这些机器人的摄像头进行进一步智能化升级,让每个机器人能够识别路线,而不会因为大量机器人的使用,造成路线拥堵或者机器碰撞事故。这就是慧视图像处理板在物流领域的大作用。青海哪些目标检测诚信推荐

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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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