激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环,需要机器人正确识别杂草,而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能,通过不断的训练学习,AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前,市面上比较好用的AI深度学习平台众多,例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,就能够通过大量的数据部署,再经过长...
摄像头需求识别出现在镜头的物体。例如是飞过来的杂物,还是闯入的人或者动物,如果摄像头能够智能识别,那么就可以实现上述目的。而要实现这样的功能,一个很简单的方法就是在传统摄像头的基础上植入高性能的AI图像处理板。图像处理板通过定制接口和摄像头连接,在目标识别算法的赋能下,就能够对摄像头获取的物体进行AI识别分类,从而对摄像头发出指令是否锁定跟踪目标,从而转动摄像头。成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,是慧视光电采用瑞芯微RK3399pro芯片开发而成的高性能板卡,芯片基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。图像处理板能够识别目标个数吗?安徽企业目标识别控制软件
RV1126是瑞芯微出品的一款高性能图像处理芯片,它具备功耗低、体积小的特点,基于四核ARMCortex-A7内核,内置2T算力NPU,支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术,RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性,能够广泛应用于各行各业进行稳定的AI目标识别和锁定跟踪。而RV1126K则是在RV1126基础上升级的产品,只有14nm低功耗,拥有四核32位ARMCortex-A7架构,集成NEON和FPU,主频高达1.5GHz,可实现FastBoot快速启动,并支持TrustZone技术和多个密码引擎。可高效实现人脸识别和检测,支持多路视频编解码,拥有丰富的扩展接口,旨在提供高性能的图像处理能力和人工智能加速,以满足各种应用场景下的需求。湖北视频目标识别24小时服务成都慧视光电技术有限公司的目标识别算法纯自研。
“空中哨兵”是城市安防建设解决方案中比较高效智能的一环,无人机搭载吊舱后能够帮助公安机关进行巡逻、安保、维稳、侦查等工作,凭借其机动灵活的特点,能够打破传统地面安全防范工作模式,满足警务工作中点、线、面等方面的需求作用十分突出。在交通领域,搭载吊舱的无人机能够进行远程交通疏导,无人机视野开阔、灵活方便,可远程制定飞行计划、自动执行任务、7×24小时无人值守巡航,有效减少了巡查盲区。在工作日的早晚高峰时节,能够针对易堵路段进行重点巡逻,操作人员可以通过吊舱的摄像头实时查看现场画面,了解路段信息,辅助地面执勤及时找到堵车源头,进而快速疏导。
传统的除草模式采用人工割草或者撒农药,这些模式繁琐,效率不高,并且农药对土地的污染也会很严重。于是机器人智能除草的产品被研发应用,哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的一台全天候智能激光除草机器人,就以“环境零污染、土地零破坏、昼夜作业”为目标。激光除草是通过激光照射杂草,使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术,AI智能识别杂草,十分高效;同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法,不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织,同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力,而且适应性强,生产效率高,促进农业经济高质量发展。Viztra-LE026图像处理板能够进行目标识别。
这些模式之所以经济高效,是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控,很方便进行图像处理板的植入,像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入,接口丰富,能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成,开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备,能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中,实现智能安防的快速落地应用。成都慧视开发了VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱。陕西高性能目标识别控制软件
RV1126芯片的图像处理板能够进行目标检测。安徽企业目标识别控制软件
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。安徽企业目标识别控制软件
激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环,需要机器人正确识别杂草,而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能,通过不断的训练学习,AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前,市面上比较好用的AI深度学习平台众多,例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,就能够通过大量的数据部署,再经过长...
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