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...
首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。无人机巡检可以用成都慧视开发的RK3399PRO图像处理板。新疆多系统适配目标检测应用
夏季,随着各家各户进入用电高峰,电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题,传统的人工巡检被无人机替代后,巡检的效率有所提升,但是为了进一步保障巡检的精细度,无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱,比传统的摄像头巡检更加精确,一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力,通过目标识别算法的赋能,能够实现智能化巡检。另一方面,这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器,可以达到24小时巡检工作的需求,并且这些摄像头具备变焦放大的能力,它们会比人眼更加精细,可以发现人看不到的问题,可以检查人工无法到达的区域,更加全能化。西藏专业目标检测型号成都慧视开发的图像处理板可以进行AI目标检测。

在2024年的巴黎奥运会上,AI的应用成为了竞技之外的另一个焦点,让运动员、观众、管理人员体验到了和以往赛事与众不同的氛围。其中,安全作为不可避免的话题,成为本次AI作用比较大的领域之一。前期建设时,就采用了智能体育馆的方案,配有先进的传感器和物联网设备,通过对实时人流的大量数据分析,来预测观众接下去会去看什么,优化下一场场馆的安保、座位等事务,提升观众体验,提高安保水平。另一方面,摄像头收集画面时,还会对监控画面的每一个人进行安全识别分析,针对于“禁区”除了常规的面部识别外,还会对每个进入场馆或者在场馆附近徘徊逗留的人进行AI分析,来发现潜在的威胁和异常。然后一旦出现可疑人员或者物品,就可以立即向现场安保发去坐标,从而提升整个场馆内外的总体安全性。
无人机的迅猛发展,使得无人机的反制技术也水涨船高,常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术,通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板,在算法的作用下,就具备无人机识别的功能,为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快,因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图像处理板。我们都知道,当视频帧率越高时,视频越能够体现画面细节信息,而图像识别算法正是逐帧进行识别,因此,摄像头捕捉到的画面细节越多,识别的精度就会越高。慧视图像处理板是低空经济的得力帮手。

SpeedDP作为一个服务型AI平台,它能提供从数据标注、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。平台所需算法并不是固定的,使用者可以根据自身实际应用场景进行AI算法的定制化开发,例如平台经过不断的迭代,目前能够支持YOLOv8系列算法进行图像标注。SpeedDP这个平台使用起来十分简便,在图像标注领域其基本使用方法是:1.首先有一个比较好的预选模型2.用这个预选模型做自动标注3.后期人工审核修正检测传感器选成都慧视。山东数据目标检测技术
自动化杀猪需要精确检测猪头。新疆多系统适配目标检测应用
城市管理的智慧化转型是智慧城市建设的重要部分。随着无人机的广泛应用,一个由人、机组合的智慧化无人机综合监管网络正逐步形成,让城市风险无处遁形。无人机搭载吊舱起飞,能够按照航线进行巡飞,吊舱的智能化摄像头能够对视野内的目标进行智能识别,通过数据分析向监管发出信息,助理开展现场执法行动。无人机的优势在于不受时空限制,全天候的巡检不在话下。夜晚可以通过红外传感器形成高清成像,机动灵活的特点可以快速到达许多人工巡查不变去到的区域。与传统的人工巡查方法相比,有着早发现、早介入、快处理的优势,极大提升了工作效率。新疆多系统适配目标检测应用
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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