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...
識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注,傳統模式下,需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框,但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助,常規情況下,一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注,如果視頻時長或者視頻的幀速率增加,需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻,需要標注的畫面竟然多達5000多張,當我標注到500張的時候,整個人都已經麻木,并且出現情緒波動,望著剩下的4500多張待標注畫面,看著都頭皮發麻,怎么都不想繼續了。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡,具備高性能、高精度的優點。移動目標跟蹤解決
物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程,涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據,并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備,包括各種傳感器和執行器,是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為,生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法,可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。四川目標跟蹤廠家電話振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。
無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像,而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案,實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案,兩款產品均使用小巧設計,整體組合重量在30g左右,并且都采用小功耗設計,用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下,能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126,能夠輸出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標,能夠識別像素為12*12的目標,且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右(凈重5g(不含鏡頭)),像素分辨率為640*512,采用9/13/25mm三種定焦設計,支持18中偽彩選擇,功耗小于0.75W。
設想這樣一個場景:孫悟空在飛行過程中完成了一次變化(這里假設他變成了一只鳥),但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的,而就是通過身體結構發生漸變來完成的,這種情況下,檢測器應該會在后續的檢測任務中失敗,因為設計好的檢測器只是為了檢測目標孫悟空的存在,孫悟空變身之后已經不存在這個目標,檢測器是不會有火眼金睛繼續檢測到變化后的孫悟空的。但是,對于跟蹤設備就不一樣了,跟蹤目標,哪怕目標在跟蹤過程中發生了巨大變化,這些都是跟蹤設備的本質能力。理想的跟蹤設備應該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程,并且可以繼續后面變身之后對鳥的跟蹤。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。
城市濕地公園是“城市之肺”,是生態建設的重要一環,因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復雜交錯,許多區域依靠傳統的人工巡邏,無法到達。此外,人工巡邏的效率遠遠不夠,無法做到及時響應和精確記錄,久而久之,成本就不斷累計增加。無人機的落地應用,能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型,在濕地錯綜復雜的環境中自由穿梭,確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統,通過高清攝像頭抵近觀察,能夠實現濕地全域的高效巡檢。其中,智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎上加裝圖像處理板,通過圖像處理板和算法的共同作用,能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”,這只“智慧眼”能夠精細AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息,通過大量的數據收集,為管理決策提供依據。RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。福建哪些目標跟蹤
RK3399圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。移動目標跟蹤解決
目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點之一,并得到廣泛應用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監控系統中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統中的手勢跟蹤等。簡單來說,目標跟蹤就是在連續的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關系,得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置,計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中,目標可能會呈現一些圖像上的變化,比如姿態或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應用展開。移動目標跟蹤解決
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...
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