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AI智能基本參數
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AI智能企業商機

但這也遇到很多難點,通常情況下,視頻回傳的延遲大概在200ms左右,隨著大量的彈打出,視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力,如何在通信帶寬有限的情況下,保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸,是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題,慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合,推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內,例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內,多路視頻和交互控制共用一對收發信道,信道支持數據透傳,外部系統可以使用該信道,傳輸任意格式的數據;可實時調整視頻碼率,在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發;能夠基于H265實時視頻編碼;可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機,實現15ms的低延遲編解碼,加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右,目前業界前列。通用性強,使用更加靈活,適用更多應用場景;支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸(1080P60FPS),徹底解決“帶寬苦惱”;整體時延約60ms(含相機、編解碼、顯示,不含傳輸),實現實時控制、實時打擊。如何快速一鍵標注多個目標?安徽智慧消防AI智能煙霧識別

AI智能

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列,成為了各領域研究開發的優先,它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能,具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言,將RK3588作為課題進行研究開發,是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中,算法的能力就十分重要,如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,可以利用AI的深度學習能力,讓AI不斷學習這些目標的特征,從而達到精細識別的能力。這個過程,可以通過大量的數據標注,來訓練AI。但大量待標注工作,常常讓開發者頭疼。如果采用傳統方式用人工挨個挨幀標注,將會耗費大量時間精力,讓成本不可控。成都人工智能AI智能算法分析系統無人機識別需要怎樣的算法?

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無人機只需要從基地起飛,就能夠對指定區域進行巡檢,智能攝像頭能夠自動問診地面,識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題,然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面,接收無人機回傳的數據,并進行診斷分析,整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診,是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板,就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計,尺寸為ф38*12mm,功率不超過4W,整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱,并且不會過多消耗無人機的續航。此外,Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片,2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。

首先攝像機采用的是可見光高清攝像機,具備1920*1080的分辨率,系統視場31.11°×17.8°,其中搜索視場15.8°×15.8°(1080P像素)。而圖像處理則采用慧視開發的RV1126高性能圖像處理板,之所以采用這塊板卡,一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計,非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景;另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力,在國產化方面也十分完整,安全性十足。兩者結合,就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率,≥25Hz的檢測幀率,實現捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施,通過一個“小小的”“智慧眼”的加入,便能夠讓其實現許多自動化任務。隨著技術的不斷發展,“機器狼”的形態將會不斷進步,滿足更多多樣化需求。SpeedDP具備利用既有算法快速自動標注新數據集的能力。

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SpeedDP作為一個服務型AI平臺,它能提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺所需算法并不是固定的,使用者可以根據自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發,例如平臺經過不斷的迭代,目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便,在圖像標注領域其基本使用方法是:1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI識別算法。甘肅智慧園區AI智能解決方案

如何快速完成大量的數據標注工作?安徽智慧消防AI智能煙霧識別

在如今的作業中,無人機路面巡查替代傳統的人工巡查,展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集,幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導,緩解交通壓力。安徽智慧消防AI智能煙霧識別

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