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重慶視覺算法圖像識別模塊目標檢測

來源: 發布時間:2024年12月08日

圖像標注就是給圖像打上標簽標記,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘專門的圖像標注師,隨著AI的不斷發展,這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域,深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下,AI開發的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟,而SpeedDP正式采用標準的AI開發流程,從數據標注到模型開發,然后進行模型部署,來逐步實現自動化的圖像標注。打造一套完整的圖像識別模塊。重慶視覺算法圖像識別模塊目標檢測

圖像識別模塊

一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業,因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中,園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損,給生產帶來了風險,一旦檢查疏忽,后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備,避免直接接觸,實現對關鍵點的變倍放大觀察,發現已存在或者潛在的泄漏、損壞,有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈,能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控,無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險,確保人員安全。成都慧視開發的VIZ-100T三軸三光微型吊艙,具備10倍變焦能力的可見光相機,在白天進行巡檢時,能夠遠距離對設備進行觀察分析,同時集成了640*512的高分辨率紅外相機,能夠實現清晰的紅外成像,在夜間進行安全巡檢,搭載于小型無人機上,能夠對出現問題的目標點位進行定位,實時視頻數據回傳,為園區巡檢提供安全保障。重慶人臉識別圖像識別模塊專業成都慧視可以定制cameralink接口的RK3588圖像處理板。

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圖像標注就是給圖像打上標簽標記,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘專門的圖像標注師,隨著AI的不斷發展,這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域,深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布來實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前,有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注,有的是純手動拉框,有的則可以幫助我們進行自動標注。

作為一家致力于圖像處理板、算法開發的公司,為了滿足更多行業的鎖定跟蹤需求,慧視光電一直沒有停止自己的技術革新。在現在的許多行業當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測,例如安防巡檢、巡湖護河執法、無人機投彈、周界安防等,當遇到目標較小不易辨認時,雖然能夠看到更多的畫面,但是物體的細節看不清,這時就需要通過鏡頭的變倍,來放大成像,來展示更多的物體細節。在以前,如果在鎖定跟蹤時進行變焦,就會丟失目標,當遇到目標出現在復雜的場景中時,就容易造成再跟蹤失敗的場景,例如在安防巡檢時,有可疑人物入侵了目標區域,為了進一步獲取可疑人物的細節,需要進行畫面變倍,看看是男是女、著裝如何、有何特征等,為后期的安保人員搜尋提供信息。FPV如何做到跟蹤FPV。

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特別是對我國西部山區、西北沙漠和跨越大江大河等管線的巡查,以及在自然災害發生時的巡線檢查,需要消耗大量的人力物力成本,甚至一些區域還會危及到巡檢人員的人身安全。隨著無人機巡檢模式的應用,搭載吊艙的無人機可以實現對管道沿線的宏觀監測,對管道本身可實現重點、微觀監測。這些無人機吊艙可以內置高性能的AI圖像處理板,能夠對管線進行細致的目標識別檢測,這樣工作的效率是人工遠不能及的。通常情況下,幾十幾百公里的管線由人工巡檢需要幾十天,交給無人機則能夠在幾天的時間就完成。并且無人機機動靈活的特點還能夠去到人工無法到達的區域,減少安全隱患,特別是西部山區和西北沙漠隔壁等環境中,無人機擁有不可小覷的優勢。如何高效進行安防巡檢工作?云南工業級圖像識別模塊板卡供應商

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隨著無人機在城市管理領域的大規模應用,采用無人機追蹤地面車輛,然后配合地面攔截,成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛,就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸,遠距離追蹤車輛,實時上傳記錄位置,幫助地面執勤提升攔截效率。慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙,集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器,能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤,并及時上報目標的圖像和坐標信息。除此之外,無人機還可以實現智能化追蹤。重慶視覺算法圖像識別模塊目標檢測

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