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陜西國產化圖像標注功能

來源: 發布時間:2025-07-24

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。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據,對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數據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,可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板,如利用RK3588深度開發而成的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雜畫面信息,這樣就有了硬件基礎,剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。SpeedDP標注一張圖像只需要7-8ms。陜西國產化圖像標注功能

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我國西部地區地形復雜、天氣多變,許多電網架設在高山流水之間,給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是,不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人,其中無人機承擔巡檢工作,而智能化機器人進行維護,兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙,吊艙內置圖像識別傳感器,工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式,找出問題所在。無人機機動性靈活性十足,能夠便捷去到許多人工難以到達的區域,巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業,效率成倍提升。安徽哪里有圖像標注SpeedDP獲得了眾多算法工程師的青睞。

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計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統:公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫學方面的心電圖識別技術等,隨著計算機技術的不斷發展,圖像識別技術也在不斷地優化,其算法也在不斷地改進,圖像是人類獲取和交換信息的主要來源,因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機,的圖像識別技術很有可能在更多的領域賣露頭角,它的應用前景也是不可限量的。

激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板,將設備部署在預定區域,AI圖像處理板在算法的加持下,實現對禁飛區域空中目標的24小時不間斷AI巡邏,能夠快速發現、鎖定、處置目標,在數秒內利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的,板卡的性能很關鍵,同時視頻數據的質量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節,這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時,就能夠獲取更多信息,識別的精度就會提升。像成都慧視開發的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點,通過RK3588和FPGA接口的深度定制,輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出,讓板卡實現更精細的數據處理。SpeedDP獲得了行業青睞。

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無人機的迅猛發展,使得無人機的反制技術也水漲船高,常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術,通過在無人機攝像頭的基礎上加裝AI高性能圖像處理板,在算法的作用下,就具備無人機識別的功能,為無人機對抗創造條件。由于無人機飛行速度極快,因此針對于這樣環境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道,當視頻幀率越高時,視頻越能夠體現畫面細節信息,而圖像識別算法正是逐幀進行識別,因此,攝像頭捕捉到的畫面細節越多,識別的精度就會越高。大量的圖像標注工作交給AI。智能化圖像標注應用

SpeedDP是算法工程師訓練算法的得力幫手。陜西國產化圖像標注功能

YOLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同樣,在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類,這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架,基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,當然解決的問題也越來越細化,比如候選區精度、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實應用。2023年1月,目標檢測經典模型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。YOLOv8一經發布就受到了業界的廣關注,成為了這幾天業界的流量擔當。陜西國產化圖像標注功能

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