目标识别基本参数
  • 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
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

我国拥有世界上很长的输电电网,在2019年,全国电网铺设线路总长度达到563万公里,具备广覆盖大规模的特点。给我国经济生产和人民生活提供了基础保障。但随之也面临着严峻的电网维护任务,在以前,为了有效进行电网维护,会出现经常性的停电,给我们的生产生活造成了一定的困扰,要知道,在经济飞速发展的当下,如果发生停电,所造成的经济损失是不可估量的。因此定期的进行电网维护是电力行业很重要的工作。面对如此庞大的电网规模,我们的一代代电力运维工程师不辞艰辛付出了巨大的代价。图像处理板才是当下目标识别跟踪的主流元器件。山东多系统适配目标识别

目标识别

首先,RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域,不会过多增加无人机载重负担。软件方面,在此基础上定制板卡的处理能力,其中:可见光通道图像处理能力:1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力:640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10%,双振幅不小于2/3视场,作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场,作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时,其跟踪速度应不小于1.5周/s。识别像素不低于15×15像素,识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能,高清视频存储能力不低于1h,以满足特殊需求。重庆哪里有目标识别系统想实现目标识别功能很简单。

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近期,港剧《新闻女王》火爆两地,为了竞争台里的新闻女王,人人都费尽心思,想要全年无休,连续播报黄金时段的新闻,不禁“卷”死剧中人物,更让观众咬牙切齿。当然,全年不休属实有点夸张了,人毕竟不是机器,能够无休止的连续工作。因此,人再卷,也是需要休息的,而AI却不一样,AI真的可以卷死全部竞争者。AI播报新闻,那是真的可以实现7*24小时不间断,逼真的形象、流畅的语言动作,看上去就像真人一样。除了新闻行业,图像标注领域的AI也可以卷死人工标注。

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。加油枪能够实现自动加油,是因为摄像头具备了目标识别的能力。

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我们都知道,在进行救援时,黄金72小时尤为重要,根据应急救援共识,在24小时内,被救出的人员存活率在90%左右;48小时内,存活率在50%-60%;72小时存活率就已经下降到了在20%-30%;之后的时间就更微乎其微。所以每多挖一块土,多掘一分地,都可以给伤者透气和生命的机会。因此,救援无人机搭载吊舱没工作一分钟就能够增加被困人员的生还机会。为了适应应急救援轻巧灵活、工作时间长的需求,慧视微型双光吊舱的整体重量控制在了280g左右,能够有效减轻无人机负担,增加续航能力。无人机目标识别可以用慧视板卡!陕西安全目标识别24小时服务

导弹的远程打击也可以用图像处理板。山东多系统适配目标识别

火爆的杭州机器人加油站。当你在指定位置停好车解锁油箱盖,机器人可以自己打开油箱盖,为汽车插上油枪加油,整个过程一气呵成。要想实现这些功能,需要给机器人装上智能摄像头,这个摄像头不是普通的摄像头,它内置图像处理板,搭载了具备目标识别检测的AI算法,在算法的作用下,机器人就能够精确识别加油口,进而操控机械手臂进行整个加油的动作。在市面上众多图像处理板中,慧视光电开发的Viztra-ME025图像处理板凭借优异的性能能够脱颖而出。板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3399Pro,具备4核处理器,主频高达1.8Ghz,总体算力高达3.0TOPS。在图像处理板和慧视自研AI算法的共同作用下,机器人的识别精率能够可达90%。并且通过不断的AI训练,能够加深AI对整个动作以及不同车型不同油箱盖的学习,保持并提升整个加油过程的效率。山东多系统适配目标识别

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