AI智能基本参数
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AI智能企业商机

在进行目标识别跟踪时,OSD字符能够帮助使用者更加清晰的看到识别跟踪的效果,OSD字符叠加是目标跟踪领域一个重要的部分,它能够将各种图像文本添加到视频当中,实现字符与视频的叠加,进而辅助进行目标检测、跟踪的识别,便于观察目标。经过多年技术积累及更新迭代,以及客户对OSD字符叠加的需求整理,我们将OSD拆分为多个组件,包括文字,角度显示刻度线,矩形框,圆,多边形,指北针等组件,可灵活设置位置、字号、颜色等属性,为用户定制OSD提供方便。AI自动图像标注平台SpeedDP。山西算法定制AI智能高效处理

AI智能

设备故障使工业部门陷入瘫痪,导致重大生产损失和计划外停机。对于世界各地的加工制造商来说,这些损失每年高达数十亿美元。例如,一条关键的传送带在中途停止运行,可能会迫使整条工厂生产线闲置数小时,从而可能使整个供应链陷入困境。现在人工智能提供了一个突破性的解决方案。通过AI分析大量传感器数据,AI算法可以在故障和积压发生之前预测故障和积压,从而实现主动维修并大幅减少停机时间。但这还不是全部,AI还揭示了生产数据中隐藏的模式,优化了流程,减少了浪费,提高了整体效率。四川安防AI智能视觉人工智能和机器学习算法可用于分析来自各种来源的大量数据。

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工业4.0就是无人作业的天下,各行各业都在进行无人化改造,农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向,我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物,累计投入智能农机和系统62万台(套),智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计,作业效率提升60%、人工减少50%、土地利用率在95%以上。这些无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作,而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控,要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板,这些图像处理板在算法的赋能下,能够实现精细的目标识别和检测,例如无人机,在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱,吊舱内置图像处理板,无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。

IDEA研究院团队推出了GroundingDINO  1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型,GroundingDINO  1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前,成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测,其中,开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588,拥有四大四小八核处理器,算力水平能够达到6.0TOPS,在我司定制多种视频接口后,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。SpeedDP能够实现快速标注。

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目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的主要问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域相当有有挑战性的问题。随着深度学习的不断发展,目标检测的应用愈加广,现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。与基于特征的传统手工方法相比,基于深度学习的目标检测方法可以学习低级和高级图像特征,有更好的检测精度和泛化能力越来越多的工作正在淘汰传统的人工标注模式。智慧小区AI智能人脸识别

AI热潮下,越先使用AI图像标注越能获益。山西算法定制AI智能高效处理

机器人是AI落地应用的一个很重要载体,AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中,传统的模式需要人工一步一步走出来,面对假设在各种环境中的输电线,这种模式弊端重重,费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线,在使用久了之后,难免会出现电力设备损坏缺失等问题,AI赋能下的机器人的出现,为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头,能够实现昼夜巡检,然后再内置高性能的AI图像处理板,就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术,实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能,实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。山西算法定制AI智能高效处理

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    成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
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