利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術,相比于現代化的電子控制,它具備低受干擾的特點,特別是無人機在軍備領域的廣泛應用,圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時,需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練,不斷的訓練能夠讓AI更加聰明,讓AI知道該打擊什么,從而提升打擊精度。在前期...
深度學習技術,特別是神經網絡,已經在圖像和語音識別領域取得了不小的進展。這些技術可以應用于物聯網設備,實現更加智能化的交互和控制。物聯網、人工智能和大數據的融合正在開啟一個智能化的新紀元。這種融合不僅推動了技術革新,還為各行各業帶來了深刻的變革。隨著技術的不斷發展,這一融合將推動智能家居、智能城市、智能制造、智慧醫療等領域的發展,極大地提升人們的生活質量和工作效率。未來,物聯網、人工智能和大數據的深度融合將為企業和個人帶來更多的機遇和挑戰,我們需要不斷學習和探索新技術,以充分利用這些技術創造更美好的未來。鳥類識別的模塊定制。云南視覺算法圖像識別模塊定制方案
此前,九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知,而其中一款探索版車型,甚至加入了智能攝像頭,能夠識別行人、障礙物,自動規劃行駛路線,達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的,其實很簡單,車輛內部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板,這類AI板卡在目標識別算法的賦能下,就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別,從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用的是RK3588開發而成,憑借其工業級的性能,6.0TOPS的算力,就能夠在車輛行駛過程中的復雜環境下進行周邊環境的快速AI識別分類。當然,算法的能力也十分關鍵,由于車輛行駛環境的不斷變化,算法面臨的識別畫面也不斷變化,如何精細的進行識別,關系到車輛的行駛安全。陜西自主研發圖像識別模塊研發高性能的AI識別模塊選成都慧視光電開發的Viztra-HE030。
慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能,不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。平臺自應用以來,成功迭代了三個版本,目前已經完全支撐YOLO系列算法的目標檢測識別,包括YOLOv8的分割算法。用戶可以通過大量的模型訓練實現自己想要的類型的目標檢測標注。但是這都是基于瑞芯微平臺,就出現了大量受限。隨著華為海思芯片重新進入“舞臺”,許多企業也是開始選擇海思芯片作為項目開發的主芯片,為了應對這樣的市場需求,慧視算法工程師也正式實現對SpeedDP在海思平臺的部署應用。為使用者提供AI自動標注的服務。
多目標跟蹤是指在連續的圖像中,通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標,并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標出現和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標,所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此,成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是:1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述,利用深度學習提取更高級別的語義特征,這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型,在算法中加入對攝像頭運動的估計,通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略,設計更靈活的數據關聯算法,允許更大的距離閾值來匹配候選目標。無人車避障選擇什么樣的識別模塊?
“啟明935A”系列芯片已經成功點亮,并完成各項功能性測試,達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。哪里有目標識別AI模塊供應商?陜西智慧工業圖像識別模塊定制方案
圖像處理板的識別接口有哪些?云南視覺算法圖像識別模塊定制方案
在很長一段時間內,傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展,AI化的篩查逐步采用,通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機,實時遠程監控糧庫,一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警,有效降低巡檢成本和壓力,提升工作效率。這之中,實現AI識別處理的傳感器同樣重要,面對復雜的糧庫環境,一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。云南視覺算法圖像識別模塊定制方案
利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術,相比于現代化的電子控制,它具備低受干擾的特點,特別是無人機在軍備領域的廣泛應用,圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時,需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練,不斷的訓練能夠讓AI更加聰明,讓AI知道該打擊什么,從而提升打擊精度。在前期...
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