無人機主導下的低空經濟在物流運輸、應急救援、智能巡檢、農林植保等領域有著突出應用,而在輔助無人機進行運轉的設備中,吊艙很重要。無人機吊艙中集各類傳感器于一體,能夠在無人機執行任務時,實時識別畫面中的物體,幫助操控者進行信息收集,做出判斷。而為了讓無人機進一步智能化,慧視光電通過在吊艙中植入高性能的圖像處理板,來實現AI和無人機的有機結合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見光慣性穩定吊艙,它搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器,具備大小兩個視場角,能夠實時輸出1080P的高清可見光視頻,可實現夜間微弱光線下的目標觀測。人工智能是一個寬泛的概念,它賦予機器模仿人類行為的能力。陜西行業用AI智能應用
無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后,達到了實現智能識別的硬件條件,但是傳統的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的關鍵還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理,然后AI進行智能提取和分析圖像,再和訓練模型進行快速比對,從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能,就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析,從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜,因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業級芯片RK3588,采用先進架構,8核(4大4?。┨幚?,算力能夠達到6.0TOPS。同時,慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。安徽應急救援AI智能解決方案AI標注是未來的趨勢。
OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同樣,在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類,這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架,基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,當然解決的問題也越來越細化,比如候選區精度、比如小尺度檢測等?;旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現實應用。2023 年 1 月,目標檢測經典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8,這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經發布就受到了業界的廣關注,成為了這幾天業界的流量擔當。
AI的出現可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環境需求,成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發平臺SpeedDP,它是一款入門級的AI開發平臺,提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能,提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業務場景的定制化需求。經過前期的需求分析,大量的數據訓練,SpeedDP就能夠生成適合行業需求的訓練模型,通過這個模型,就能不斷進行自動化的圖像標注。AI可以進行快速的海量圖像數據的標注。
在圖像識別系統中利用神經網絡系統,一般會先提取圖像的特征,再利用圖像所具有的特征映射到神經網絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例,當汽車通過的時候,汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。然后車牌定位模塊就會提取車牌信息,對車牌上的字符進行識別并顯示結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。SpeedDP能夠實現快速標注。甘肅智慧園區AI智能供應商
用SpeedDP進行圖像標注可以省下許多人力成本。陜西行業用AI智能應用
水上交通是我國內陸運輸的一大命脈,尤其是長江沿岸,從長江一路向東走向世界是比較經濟的運輸模式,為了保障水路運輸的通暢,維護通航秩序,就需要相關部門對航道進行定期巡航,保障水上交通安全。傳統的航道巡查采用的是人工巡檢,每段航道每個航標都要靠人力驅動船只到達目標區域進行巡查,這種模式不僅效率低下,遇到極端天氣時,還會出現視野受阻、爬標困難等問題,甚至可能對巡檢人員人身安全造成威脅。如今,隨著無人機的使用,整個流程變得更加簡潔高效,以前需要1條船、6個人做的工作,現在只需要1臺電腦、1名工作人員就可以完成。陜西行業用AI智能應用