工业4.0就是无人作业的天下,各行各业都在进行无人化改造,农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向,我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物,累计投入智能农机和系统62万台(套),智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计,作业效率提升60...
新疆地缘辽阔、日照丰富,因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作,周期性的巡检必不可少,传统模式下需要人工一步一个脚印走出来,随着现在无人机的广落地应用,这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔,这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”,无人机从这里起飞,进行巡逻,再回到这里进行充电,循环往复。得益于智慧化的建设,这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力,可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。如何基于现有算法模型提升算法性能?云南智能化图像标注优势

而像标注、适配性移植部署等工作会耗费图像算法工程师大量时间和精力。对于时间成本的把控不到位,就变相增加了项目整体成本。基于以上强烈的市场需求,成都慧视光电技术有限公司经过两年的研发改进,推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,该平台一经推出就得到了广大图像算法工程师的高度认可,尤其是一些图像标注项目多、任务重的科研院所,更是对SpeedDP高度推崇。SpeedDP作为一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,能够给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。平台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,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,满足一些客户需要对敏感数据或特定数据进行训练防止数据泄露的要求。湖南省时省力图像标注哪里买SmartDP基于 YOLOE 架构进行深度优化,通过少量样本即可生成高性能模型模板。

SpeedDP有4+3的功能组合,为不同需求的客户提供定制化服务。项目配置:含任务属性(当前支持目标检测)、算法模型(当前支持YOLO-X)、项目参数等;模型训练:支持模型参数配置、训练过程可视化等;模型评估:支持评价体系(如:AP)、结果统计等;数据测试:支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果;自动标注:基于导入数据集快速生成标注结果,支持标注工具(LabelImg)读取和调整;(可选)模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平台,RKNN/RKNN2)两种部署方式;(可选)Web服务:支持快速搭建Web服务,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务;(可选)
腾讯开发的机器人小五,采用轮、腿、足复合设计,使得它具备越障能力的同时,也保持了轮式机器人的运行效率。每条腿都可以单独伸长缩短,能有效提升承载能力。装上了双编码器大扭矩密度的执行器后,就能承受住一般成年人的重量。将机器人用于养老服务领域,能够帮老人取快递,抱老人起床,带老人进行活动。机器人内置RGBD相机,在图像处理板的赋能下,能够实时检测周边环境,进行路线规划和避障,以高效完成各项工作指令。同时能够对物体进行AI识别,判断老人位置、行为动作,为老人的行动做出帮助。SmartDP只需要少量样本即可。

成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。无人机用的识别算法。山东智能化图像标注哪里买
量化感知 训练技术是SpeedDP的一大亮点。云南智能化图像标注优势
无人机是巡检领域的空中巡检员,搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工,实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器,实现昼夜巡检也不是梦,一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中,传统模式下,工人只能采用望远镜远程查看线路,不仅费眼睛,还费时间。同时,由于光线等外界因素的干扰,缺陷的确认也加大了难度,不得不背着安全带近距离校验,工人的安全也受到威胁。而无人机则可以在发现缺陷后,通过抵近观察的方式进行仔细查看,收集缺陷周围360°照片回去分析,不仅安全也高效率。云南智能化图像标注优势
工业4.0就是无人作业的天下,各行各业都在进行无人化改造,农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向,我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物,累计投入智能农机和系统62万台(套),智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计,作业效率提升60...
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