由于无人机飞得高,肉眼可见甚至为一个小点,一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题,通过增加小目标的训练样本数量,放大图像或特征使小目标变为大目标,增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法,经过不断的测试验证,算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处...
我司某客户致力于无人机作业领域,有着高空目标检测识别的需求,由于项目紧急,事前并没有做好方案对比就匆匆选择某方案落地应用,结果花费了大量时间去应用适配后实际效果并不理想,随后找到成都慧视进行方案定制。我司算法工程师及软件工程师针对于客户的作业场景和需求,通过定制Viztra-LE034图像处理板和目标检测识别算法,轻松完成项目需求。经过测试,针对于人、车的目标识别跟踪,明显可以看出我司的跟踪识别效果稳定性更强。越高性能的图像处理板越能处理复杂的场景。人脸识别图像识别模块供应商
夏季,随着各家各户进入用电高峰,电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题,传统的人工巡检被无人机替代后,巡检的效率有所提升,但是为了进一步保障巡检的精细度,无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱,比传统的摄像头巡检更加精确,一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力,通过目标识别算法的赋能,能够实现智能化巡检。另一方面,这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器,可以达到24小时巡检工作的需求,并且这些摄像头具备变焦放大的能力,它们会比人眼更加精细,可以发现人看不到的问题,可以检查人工无法到达的区域,更加全能化。甘肃智慧工业图像识别模块解决方案成都慧视利用RK3399Pro芯片打造了一个高性能的Viztra-ME025图像处理板。

图像标注广泛应用于智能驾驶、安防巡检、应急救援等领域。尽管社会为领域培养了大量的图像标注人才,但是人工的弊端仍无法完全弥补。近些年随着AI技术的不断发展,机械化的图像标注工作迎来了改变契机,许多利用AI进行图像标注的平台面向大众,成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是利用AI训练、部署实现自动化图像标注。它的出现,极大地改变了图像标注行业的现状。传统标注和AI标注的不同在于传统的图像标注需要人工肉眼判断目标,然后进行手动拉框,如此反复。这是一个机械化的动作,久而久之便会使图像标注员产生倦怠,从而影响效率。此外,面对复杂背景下,目标数量众多、重叠等情况,人工拉框也很无力。
经过算法的不断升级验证,Viztra-LE026图像处理板能够以30Hz的帧率跟踪像素为2*2的目标,能够识别**小像素为12*12的目标,整个延迟不高于100ms,识别精度能够大于85%。无人机作业,续航是使用者首要考虑的。Viztra-LE026的设计正是考虑了这项因素,首先重量上就不会给无人机增加过多负担,尺寸方面也无需过多空间,低于4W的功耗对于整个无人机的续航影响也是微乎其微。综合这些特点,可见Viztra-LE026图像处理板和无人机的完美契合,将是各领域打造智能无人机的得力助手。打造一套完整的图像识别模块。

多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。成都慧视可以定制DVP接口的RK3588图像处理板。人脸识别图像识别模块供应商
如何打造一块合格的图像处理板?人脸识别图像识别模块供应商
在无人机摄像头的基础上加装慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板,这是一块轻型化、低功耗的图像处理板,用在无人机上面既不会过多占用空间,也不会过多消耗续航,通过目标识别算法的赋能,就可以针对像东北虎这样的动物AI自动识别,一旦识别到老虎的特征物体,无人机就能够立即锁定并抵近观察,为消防和公安提供精确坐标。Viztra-LE026图像处理板采用的是瑞芯微RV1126芯片,能够输出2.0TOPS的算力。而在算法方面,成都慧视能够提供一站式AI算法训练平台SpeedDP,通过对大量动物的标注数据集的模型训练,能够实现对新数据集的快速AI自动标注,然后提升识别算法的性能。人脸识别图像识别模块供应商
由于无人机飞得高,肉眼可见甚至为一个小点,一般的算法就很难派上用场。慧视光电的算法工程师针对这一难题,通过增加小目标的训练样本数量,放大图像或特征使小目标变为大目标,增加小目标的正样本数量。推出了针对小型飞行物的质心小目标识别算法,经过不断的测试验证,算法已经在RV1126、RK3588等系列图像处...
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