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

节假日的高速路段通常会长达几小时甚至通宵堵车的状况,此时,普通的无人机吊舱就无法满足夜间的巡逻工作。而慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱,是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。为巡检、安防和搜救等行业应用任务提供了专业而可靠的能力支撑。控制人员无需抵达现场,即可24小时全天候通过大屏了解路段内车流,加强监控调度、事故处置效率。找谁可以定制小目标识别检测的算法?广东国产目标识别联系方式

目标识别

通过不断的深度学习,SpeedDP能够更加聪明以满足多场景的需求,通过大量的部署训练,给定一张图像,SpeedDP就能够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)。这个基本的开发流程,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。当面对海量图像数据时,人工标注的效率就会收到影响,但AI不会,因此SpeedDP也不会。经过大量的测试得出,SpeedDP标注一张图像的时间花费为7-8ms,是人工标注远不能及的。以前,大家都认为AI替代人工是在未来,但现在的技术表面,许多工作已经可以交给AI了,图像标注就是。通过使用慧视SpeedDP自动图像标注平台,企业能够提升图像标注的精度和效率,进而节约成本。上海低压线目标识别编号成都慧视开发了VIZ-YWT202微型双光吊舱。

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图像标注对于许多企业而言是一项至关重要的工作,但当面对海量待标注的图像数据时,又显得是那么的费时费力。对于图像标注师来说,每天要花费数个小时的时间和精力去手动标注一张张、一帧帧图像,随着AI的不断发展,这项枯燥无味的工作有着能够被替代的可能。人工标注师的成本通常在5-6K左右,当大量的数据需要标注时,所需岗位就会增多,需要工作的时间也变久,成本也就随之增加。而自动化图像标注工具的成本都是一次性的,一次付费,长久使用,随着时间的增加反而平摊了成本。

春夏交替时节,是森林火灾高发的时候,特别是在我国广袤的中西部森林地区,各种火灾层出不穷。森林火灾的应急救援需要面临更多的环境问题,据消防员介绍,想要快速精细有效地扑灭森林火灾需要克服无法接近、扑救难度大、指挥协调统一性、消防员人身安全等四大难题。由于森林火灾爆发区域多处于深山老林等偏远地区,每当发现火情时,火势已经扩大化,从远处赶来的消防员一不清楚火灾具体状况,二不了解受灾地环境状况,盲目的强行扑火无疑会带来更大的安全隐患。为了应对这诸多难点,首先要做的就是了解整个火势的范围以及森林的布局情况,进而传递信息到指挥中心,做好整体救援部署,做到各方协调统一,这样才能事半功倍。在森林防火的信息侦查领域,无人机吊舱是行业优先。慧视光电有多款双光吊舱。

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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。小型图像处理板当属慧视光电的全国产化图像处理板Viztra-LE026。海南专业目标识别

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图像标注讲究快而准,面对海量数据时能够快速精细的进行标注,就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时,可以很好的完成任务,但当数据量庞大时,就显得力不从心,这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位,因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起,这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台,它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台,能够通过大量的AI部署训练,让AI更加聪明,从而给定一张图像,就能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)。广东国产目标识别联系方式

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成都慧视能够根据客户需求,提供图像处理板硬件,包括处理器(如ARM、FPGA等)、存储设备(如DDR5内存)以及相关的接口和连接组件(如Camera link、SDI、网口、PCIE、HDMI等)。支持多种图像处理需求,如高分辨率图像采集、高帧视频处理、深度学习推理等。成都慧视提供完整的软件栈,包括...

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