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

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前,对每一张图像进行分类然后打上标签,动作反反复复,呈机械化,久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同,在进行完AI模型训练后,AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对AI零基础用户的低门槛AI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。通过利用SpeedDP进行模型部署,利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。如何实现目标检测及跟踪?海南视频目标检测应用

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此外,大型公共停车场可以在每个车位安装安装智慧摄像头,这些摄像头同样带有图像处理板板卡,具备AI算法,一方面对停车位进行数量统计,上传至控制中心,这样能够及时了解车位空置数量;另一方面,智慧摄像头能够智能识别车辆信息和停车位信息,如果驾驶者遗忘了停车停放位置,在设备终端就能立刻查询,优化车位资源占用。慧视光电开发的RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU,具备全国产化、小型化的特点,功耗也低,非常适用于公共停车场的智慧闸道建设。甘肃工业目标检测参考价格智能识别模块是车载视觉系统的大脑!

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校园作为未来花朵的培养园,校园安全一直备受关注。传统的人防暴露出的许多弊端,急需科技来弥补,实现技防和人防的优势互补。通过人脸识别、一卡通等技术,实现校园的安全管理,包括门禁管理、访客管理、校园巡逻等。利用大数据、物联网、人工智能等新兴技术,通过高安全性的身份验证系统、高智能性的数据管理系统,配合校园出入口智能硬件,形成学校、老师、家长、学生之间的信息互动平台,形成一种完善的校园安全系统解决方案。

安全生产一直是发展过程中不变的话题。当前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,不少建筑工地陆续开工,建筑行业安全也越发受到社会各界的关注。该行业以事故高发、危险系数高而闻名,建筑工人常常暴露于高处坠落、电气和化学危险以及涉及重型机械和车辆的环境中。一般情况下,工地开工都会对工人进行安全教育培训,并且设有安全监管人员,但纯人力监管,常常因为疏忽大意酿成悲剧。加入科技的力量如监控等设备来辅助人力监管是一个很好的补充,但是传统监控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案就应运而生。全国产化智能处理板应用广阔。

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商场客流量统计分析是商场经理管理当中一个很重要的部分,这直接关系到商场的盈利能力。按照以往传统模式,采用人工计数,不仅需要特设一个岗位,耗费人力物力,还不一定准确。随着社会的进步,一些科技设备开始大量商用,其中,智能化监控和AI图像处理板就能够在人流量统计中发挥作用。将AI图像处理板和监控进行结合,形成一个具备目标识别跟踪能力的智能化监控,安装在商场的出入口,该监控就能够对商场实时识别进出的物体是否为人类,并进行数据统计。这对于商场管理者而言,能够轻松掌握整个商场的人流量数据,为后续经营管理提供支撑。还能够有效掌握该地段人流量,得出商场的人流进入率,这一切都和商场的经营效益密切相关。慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。甘肃工业目标检测参考价格

AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。海南视频目标检测应用

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”。海南视频目标检测应用

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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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