無人機的迅猛發(fā)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(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快,因此針對于這樣環(huán)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(xiàn)畫面細節(jié)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(jié)越多,識別的精度就會越高。分割算法識別找慧視。江西移動目標識別定制
這樣的無人機智慧“眼”可以通過搭載吊艙實現(xiàn),吊艙內(nèi)置各種規(guī)格的攝像機,能夠實現(xiàn)多角度觀察。而智能化則可以在吊艙的基礎上植入高性能AI圖像處理板。圖像處理板能夠對攝像機獲取的圖像進行AI智能分析,這樣無人機就能夠自動識別缺陷,然后進行信息留存、回傳。在這個領域,成都慧視光電可以根據(jù)需求進行多接口圖像處理板的定制,選擇成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板,支持選擇SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588擁有6.0TOPS的算力,能夠在各種復雜環(huán)境進行穩(wěn)定工作。板卡和識別算法的強強聯(lián)合下,無論白天黑夜,無人機都可以實現(xiàn)自助巡檢,就不需要過多的人工參與。也是一種降本增效的舉措。海南如何目標識別24小時服務無人機識別板卡找慧視。
SpeedDP作為一個服務型AI平臺,它能提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺所需算法并不是固定的,使用者可以根據(jù)自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發(fā),例如平臺經(jīng)過不斷的迭代,目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便,在圖像標注領域其基本使用方法是:1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正
長時間一直進行這樣的圖像標注工作,那無疑是枯燥而乏味的,手酸不說,更多的是精神上的折磨,進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑,無法跳過,當項目緊急時,甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變!慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓練,形成一個可用的預選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓練一定階段后,可以評估此模型的能力,如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集(未進行任何標注)進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。目標識別的圖像處理板哪家做得好?
城市濕地公園是“城市之肺”,是生態(tài)建設的重要一環(huán),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(qū)域依靠傳統(tǒng)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(huán)境中自由穿梭,確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統(tǒng),通過高清攝像頭抵近觀察,能夠實現(xiàn)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(shù)據(jù)收集,為管理決策提供依據(jù)。弱小目標檢測識別可以用慧視光電開發(fā)的小目標識別算法。湖北省時省力目標識別情況
安全帽識別用慧視圖像處理板。江西移動目標識別定制
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程,涉及數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)設備收集的海量數(shù)據(jù),并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯(lián)網(wǎng)設備,包括各種傳感器和執(zhí)行器,是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設備狀態(tài)和用戶行為,生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法,可以從物聯(lián)網(wǎng)設備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結果為智能決策提供了依據(jù)。江西移動目標識別定制