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...
工业4.0中智能智造技术应用愈发多,这之中,机器视觉占有很重要的地位。机器视觉技术通过传感器和AI算法的集成,能够模拟人眼视觉处理功能,对工业生产的产品、安防等进行识别检测,然后进行处理,实现流程自动化。不仅能够提升生产效率,还能保障产品质量。整个系统架构包括输入、处理、输出三部分。其中输入模块由成像系统和图像处理为主,成像系统很容易理解,比如我们生活中常见的各种摄像头,它们主要负责将检测目标转化为图像信号;而图像处理系统则是对这些数据进行识别处理,是其中很关键的一环。慧视RK3399图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。青海高效目标检测产品
而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。智能化检测不仅能够减少原本人工检测的成本支出,还比人工更具效率,将是企业降本增效的一个途径,也是打造工业4.0的一个方案。陕西省时省力目标检测经验丰富慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。
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,再经过长时间的训练,就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视SpeedDP是针对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。SpeedDP功能简洁、上手快,是当下进行AI深度学习训练的选择。而且目标识别检测领域,成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板,可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力,精细分析识别到的物体,区分作物和杂草,进而为机器人提供正确的信息,辅助除草。
随着无人机在城市管理领域的大规模应用,采用无人机检测追踪地面车辆,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。利用吊舱和图像处理板的合作,实现高效追踪查处“非法车辆”,能够有效减少事故的发生,打造安全出行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。
AI智能化检测是打造领域智慧建设的一大举措。通过在摄像头中植入视觉处理AI图像处理板,定制AI检测算法,就能够实现对物体的质量检测。在智能检测领域,图像处理板的性能和算法的精度则是影响检测效果的关键所在。不同行业的作业环境不同,对于图像处理板的性能需求也就不同。因此,需要根据实际情况选择合适的AI图像处理板。像工业生产中的质量检测,由于工业仪器的精密复杂,就需要高性能的AI图像处理板,通过大算力实现快速数据处理。成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。目标检测监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。黑龙江视频目标检测价格信息
慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。青海高效目标检测产品
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。青海高效目标检测产品
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...
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