山东数据目标识别郑重承诺
随着无人机巡检模式的应用,搭载吊舱的无人机可以实现对管道沿线的宏观监测,对管道本身可实现重点、微观监测。这些无人机吊舱可以内置高性能的AI图像处理板,能够对管线进行细致的目标识别检测,这样工作的效率是人工远不能及的。通常情况下,几十几百公里的管线由人工巡检需要几十天,交给无人机则能够在几天的时间就完成。并且无人机机动灵活的特点还能够去到人工无法到达的区域,减少安全隐患,特别是西部山区和西北沙漠隔壁等环境中,无人机拥有不可小觑的优势。小目标的识别是如何实现的?山东数据目标识别郑重承诺
目标识别
无人机用于目标识别跟踪具有灵活便捷的优势,从高空俯瞰,视野也很广阔,但是如果飞行高度越高,就会造成视觉上地面目标变小的情况,这时候如果无人机所携带的摄像头像素不足,则容易跟丢目标。这个难点采用成都慧视光电的AI图像处理板可以有效解决。慧视AI目标跟踪基于我司开发的瑞芯微高性能AI图像处理板,搭配自研的目标识别、跟踪算法,将这一套整合植入吊舱中,就能够对特定目标进行锁定跟踪,即便是无人机飞行高度的变化,肉眼很难辨别目标时,也不会丢失跟踪目标。上海多系统适配目标识别可以定制目标识别的算法吗?
无人机被广泛应用于巡检领域,其灵活、机动的特点使得巡检的效率、覆盖范围均比人工巡检要好。在林业领域,进行常规化的森林巡检工作至关重要,森林督查图斑是指通过相关技术获取的森林覆盖变化信息,用于监测和管理森林资源。定期进行森林图斑核查有助于加快育才生态区森林建设。在以往,这种巡查都是通过人力步行道需要检查的区域,执法人员需要克服山林陡峭、路滑的困难,而如今只需要远程操控无人机高空巡查,效率提升一大半。无人机森林图斑巡查之所以能够替代人工,得益于无人机能够搭载智能化的吊舱,例如成都慧视推出的VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定微型吊舱,其搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,即便是夜间微弱光线下也能够实现目标观测。
无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的处理器还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。首先,要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能,就能够对目标区域的物体进行AI识别分析,从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂,因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,采用了工业级芯片RK3588,采用先进架构,8核(4大4小)处理,算力能够达到6.0TOPS。同时,慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。无人机实现远程监测用慧视吊舱。
人形机器人能够替代一些人工工作,其中比较有代表性的就是一些具有枯燥、重复、危险性质的工作。人形机器人之所以能够进行工作,得益于其智慧的眼睛,人形机器人的眼睛就是一双智能摄像头,里面还加装了能够进行图像处理的设备,这就是AI图像处理板。在对应AI算法的赋能下,机器人就能够对摄像头眼睛看到的东西进行识别检测,和“大脑”中的数据进行对比,从而判断识别的物体属于什么类型,以及接下来该怎么操作,这个过程需要对人形机器人进行大量的深度学习训练。成都慧视的吊舱能够进行目标检测。四川网络目标识别定制
慧视光电开发的Viztra-HE030在目标识别领域性能如何?山东数据目标识别郑重承诺
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。山东数据目标识别郑重承诺
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