目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

虽然AI图像处理板的功能很强大,但它并不是什么遥不可及的技术。成都慧视凭借多年开发经验打造出的Viztra-HE030图像处理板,就能够凭借强大的处理性能,在工业4.0领域发光发热。这块图像处理板采用了工业级芯片RK3588,先进的架构再加上四大四小八核处理器的配置,让其算力达到了6.0TOPS,处理工业环境中的复杂情况不在话下。传统模式下的生产制造或许已经到了“穷途末路”,经营者想要获取更高地的利润必须从制造成本下手,人工成本将是很快见效的领域,利用机器人是个比较好解,而AI图像处理板将在这个替代环节中起到关键作用。可以定制目标识别的算法吗?云南视频目标识别远程协助

目标识别

在安防巡检、无人机吊舱等领域,由于所处环境的复杂性,对于AI目标识别检测的性能要求十分严格,一般性能的图像处理板并不能很好地满足要求,此时就需要像Viztra-HE030图像处理板这样的工业级性能的板卡。Viztra-HE030图像处理板选用RK3588作为主要处理模块,作为瑞芯微全新一代旗舰处理器,它具备8nmLP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,支持主流的深度学习框架。浙江多系统适配目标识别售价用无人机识别目标很难吗?

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应急救援领域,有一个设备的作用十分突出,那就是无人机,无人机机动灵活的特点,能够帮助救援团队进行高空快速搜索,能够去到救援人员无法到达的地方,为获取整体信息,提升救援效率提供帮助。而无人机吊舱则是无人机的眼睛,作用巨大。在选择无人机吊舱时,也有讲究,传统的无人机吊舱内部就只有摄像头,能够实现远程查看的一些功能,并不能满足多元化的救援场景。像成都慧视推出的VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱就不一样,该款吊舱集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,测程1.2km半导体激光测距机,以及三轴高稳定精度平台框架,白天和夜间工作无缝切换,高清、多光、变倍的优点能够让无人机远程高空查看时看的更清楚,而激光测距机的加入,则让获取救援地区的三维信息更加容易。

图像标注对于许多企业而言是一项至关重要的工作,但当面对海量待标注的图像数据时,又显得是那么的费时费力。对于图像标注师来说,每天要花费数个小时的时间和精力去手动标注一张张、一帧帧图像,随着AI的不断发展,这项枯燥无味的工作有着能够被替代的可能。人工标注师的成本通常在5-6K左右,当大量的数据需要标注时,所需岗位就会增多,需要工作的时间也变久,成本也就随之增加。而自动化图像标注工具的成本都是一次性的,一次付费,长久使用,随着时间的增加反而平摊了成本。哪家公司做周界安防目标识别报警做得好?

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这些模式之所以经济高效,是因为集成便捷。目前各大社区的楼道、电梯内都有监控,很方便进行图像处理板的植入,像成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板,采用了瑞芯微RK3399pro高性能芯片,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;高性能+强大的算力3.0TOPS,GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P视频编解码、H.265硬解码。多路视频输入,接口丰富,能够满足不同环境下的电瓶车入户识别应用场景。成都慧视长期致力于图像处理板的开发集成,开发的板卡兼容目前市面上绝大多数监控设备,能够将Viztra-ME025图像处理板快速植入监控设备中,实现智能安防的快速落地应用。成都慧视开发了VIZ-YWT202微型双光吊舱。广东专业目标识别远程协助

成都慧视有多款双光吊舱。云南视频目标识别远程协助

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。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%。云南视频目标识别远程协助

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