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无人机吊舱除了在安防巡检、应急救援等领域有应用前景外,随着2024上半年低空经济的大力发展,吊舱迎来了又一大应用市场。利用无人机载物运输,具有便利高效的特点,它能够弥补传统运输的不足,提高交通运输的效率和灵活性,能够有效连接城区与郊区、城与城之前的资源互送,做到资源的协调调配。低空经济以无人机为载体,载动物品进行低空运输,这个过程中就可以用到无人机吊舱,慧视无人机吊舱内置摄像头+AI图像处理板,能够清晰获得无人机前方画面,在运输时能够实现避障等操作。慧视光电开发的VIZ-GT07D三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。超小的体积和重量,携行方便,无论是白天还是夜间,都能够获取清晰的视频画面,为无人机运输提供便利。人工智能Artificial Intelligence、机器学习Machine Learning和深度学习Deep Learning通常可以互换使用。湖南电力巡检AI智能目标跟踪
随着无人机在城市管理领域的大规模应用,采用无人机追踪地面车辆,然后配合地面拦截,成为一道风景线。让无人机搭载光电吊舱起飞,就能够通过无人机实现视频实时传输,远距离追踪车辆,实时上传记录位置,帮助地面执勤提升拦截效率。慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱,集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够对地面车辆进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,并及时上报目标的图像和坐标信息。除此之外,无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理器能够输出6.0TOPS算力,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。四川智慧视觉AI智能视觉AI自动图像标注平台SpeedDP。
这个过程中,如何让无人机理解并提取分析图像很关键,这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,是一种计算机“视觉”科技,也就是把摄像机当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下,就可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法,通过实时的目标识别处理无人机获取的数据,让无人机的工作更加高效。
无损检测法是一种常用的故障诊断技术,故障诊断从本质上来讲就是模式识别问题,而模式识别又可以狭义地理解为图像识别。从介绍图像、图像识别、图像识别过程和图像识别系统的基本概念着手,就几种常用图’像识别方法的原理和特点进行比较,给出了CCD图像获取系统的组成。然后结合发动机曲轴的一种自动磁粉探伤系统实例,对系统的图像处理和识别流程进行详细的讨论,并针对一般无损检测系统难以满足曲轴的检测要求和精度要求的状况,提出经过改进的一种适用于曲轴的整体无损检测系统。该系统有助于高效和完整地获取整个曲轴的图像,提高图像信息的质量,从而提高发动机曲轴表面缺陷检测的准确性和可靠性。AI的三大基石:数据、算力和算法。
YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,它使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once:统一的实时目标检测》中。自发布以来,由于其高准确性和速度,YOLO已成为目标检测和分类任务中很受欢迎的算法之一。它在各种目标检测基准测试中实现了高性能。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域,它拥有更高的精度和速度,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。AI算法能够帮助进行空中哨兵建设。河北智慧消防AI智能解决方案
SpeedDP是一个深度学习算法开发平台。湖南电力巡检AI智能目标跟踪
海量图像标注工作的繁琐困扰着诸多企业,增加标注师岗位可以提升效率,但是无法控制人工成本,使得企业左右为难。随着AI的不断发展,这种枯燥无味的工作用AI来替代再好不过,AI的定制建设成本只需要一次性付出,然后就能够长期使用,不会出现像人工这种忙时不够,闲时多余的情况。成都慧视利用人工智能算法打造的SpeedDP深度学习算法开发平台,是一个针对于AI零基础从业者的图像标注软件,其简洁度、实用性都堪称一绝。它提供从数据标注、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。SpeedDP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。湖南电力巡检AI智能目标跟踪
物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程,涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据,并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备,包括各种传感器和执行器,是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为,生成大量数据。这些数据...
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