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來源: 發(fā)布時間:2025-05-26

YOLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同樣,在算法設(shè)計上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測以及特征的分類,這里目標(biāo)區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測算法框架,基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,當(dāng)然解決的問題也越來越細(xì)化,比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應(yīng)用。2023年1月,目標(biāo)檢測經(jīng)典模型YOLO系列再添一個新成員YOLOv8,這是Ultralytics公司繼YOLOv5之后的又一次重大更新。YOLOv8一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注,成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng)。SpeedDP能夠進行算法模型的提升。河南專業(yè)圖像標(biāo)注

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在如今的作業(yè)中,無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴(yán)格管控,傳統(tǒng)的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現(xiàn)盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)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(dǎo),緩解交通壓力。山東信息化圖像標(biāo)注SpeedDP是一個降本增效的好平臺。

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小興安嶺的日常巡護,是構(gòu)筑東北生態(tài)安全的必要措施,進入冬季,整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋,按照傳統(tǒng)的巡檢模式,危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%,只靠肉眼的觀察,很容易錯過死角空白區(qū)的潛在危險,因此,無人機上線了。將無人機智能化,在吊艙的基礎(chǔ)上加裝具備智能圖像處理的板卡,再通過定制算法的植入,一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任,這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠輸出6.0TOPS的算力,考慮到小興安嶺冬天寒冷的環(huán)境,這款板卡能夠適應(yīng)零下40℃的環(huán)境,長時間的戶外工作不在話下。

利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)導(dǎo)彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術(shù),相比于現(xiàn)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(lǐng)域的廣泛應(yīng)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(xué)習(xí)訓(xùn)練,不斷的訓(xùn)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。在前期的試驗印證階段,需要進行大量反復(fù)的試驗訓(xùn)練,通過在導(dǎo)彈前端植入導(dǎo)引頭,給導(dǎo)彈裝上眼睛,可以實時記錄導(dǎo)彈打出后的視頻畫面,然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進。SpeedDP是一個降本增效的好工具。

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圖像識別方法可以分為兩大類,模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標(biāo)簽”的圖像,通過機器學(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)一個描述這些標(biāo)簽的“模型”,從而,對于一個新的未知圖像,經(jīng)過這個模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法,其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫,稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引,但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么,對一副待測圖像,我們到這個數(shù)據(jù)庫中去找與其相同或者相似的若干圖像,然后綜合這些圖像的標(biāo)簽來預(yù)測待測圖像的標(biāo)簽。SpeedDP標(biāo)注圖像很快速。廣西安全圖像標(biāo)注

SpeedDP能夠幫助進行算法模型的測試驗證。河南專業(yè)圖像標(biāo)注

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù),對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,在無人機工作時就對目標(biāo)范圍進行AI檢測識別,從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造,可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板,如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板,6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復(fù)雜畫面信息,這樣就有了硬件基礎(chǔ),剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。河南專業(yè)圖像標(biāo)注

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