海南企业目标识别自主可控

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%。用无人机识别目标很难吗？海南企业目标识别自主可控

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。甘肃高性能目标识别创意无人机想要实现AI识别可以用慧视光电的吊舱。

虽然供大于求，成本已经很低，但是企业似乎仍不满足这样的成本支出，人工标注所显现出的效率低、精度不高的特点是企业管理者所不想看到的，毕竟哪个公司不想降本增效呢？而这些都能够被人工智能自己所弥补，这就是AI自动图像标注工具，慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是这样的一款工具。SpeedDP是一个入门级的AI自动图像标注软件，它能针对AI零基础用户，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提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署，数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能，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。

中国当前比较先进的农业生产基地中，一辆辆收割机在田野间来回穿梭，无比繁忙，但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率，使播种、施肥、旋耕、开沟一体化，实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果，一是可以采用接入卫星系统的模式，将收割机集成北斗终端，把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统，无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头，再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板，通过目标识别、检测算法的赋能，让无人收割机实现智能化。能够在夜间识别地面信息的无人机吊舱是哪款？

这些模式之所以经济高效，是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控，很方便进行图像处理板的植入，像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板，采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片，基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构；CPU主频1.8GHz；高性能+强大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入，接口丰富，能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成，开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备，能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中，实现智能安防的快速落地应用。成都慧视光电技术有限公司的目标识别算法纯自研。四川智能化目标识别解决方案

如何进行非法入侵识别？海南企业目标识别自主可控

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。海南企业目标识别自主可控