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...
人工标注的精细度完全依靠于人的眼力、技术,面对简单的图像时,尚且可以应付,面对复杂的图像时,就会眼花缭乱。此外,当长时间进行标注时,人工的倦怠也会影响精度。而慧视SpeedDP能够通过不断的深度学习提升能力,这也是人工无法达到的。一个人工标注师的月成本大约在5000-6000元,如果是专门进行大规模图像标注的企业,这种岗位将不在少数,累计起来的人力成本就很多。而AI则不同,AI可以一个人干多个人的活,节约项目开发时间,从而节约成本。哪些板卡适合用于目标识别?安徽哪里有目标识别定制
中国当前比较先进的农业生产基地中,一辆辆收割机在田野间来回穿梭,无比繁忙,但是驾驶室中却空无一人。这种无人作业的方法能够极大提升效率,使播种、施肥、旋耕、开沟一体化,实现农产品生产的降本增效。要想实现这样的效果,一是可以采用接入卫星系统的模式,将收割机集成北斗终端,把作业路径、田块边界等信息输入基于北斗的操作系统,无人驾驶系统就能引导收割机自己下地干活了。但是这种模式显然费用也不会低。还有一种方法就是在无人收割机中安装高清摄像头,再在摄像头中加装高性能的AI图像处理板,通过目标识别、检测算法的赋能,让无人收割机实现智能化。河南人防目标识别解决方案如何进行非法入侵识别?
AI真的越来越智能了,让许多岗位从业人员人人自危。数据标注师就是其中之一。AI替代人类首先就会从一些枯草、机械重复的工作开始,数据标注的工作恰好符合这个特点。在以往,数据标注的工作是AI的赋能者,他们就是人工智能当中的“人工”,通过大量的数据标注,让AI不断学习,不断变聪明。在AI需求庞大的情况下,会有数以万计的数据量摆在人工标注师的面前,他们只能机械地通过双手进行标注。可以说,他们就是AI的老师。随着AI越来越聪明,这些老师似乎也应该“退休”了。随着数据标注行业的不断迭代升级,各种有助于进行快速数据标注的工具开始出现。
在使用无人机时,往往需要一款轻量化、功耗低、耐用高的吊舱,帮助进行户外作业,如果有高空目标识别跟踪的需求,则需要一个带有图像处理功能的吊舱,这种吊舱就是在内部植入高性能的AI图像处理板,这两者通常情况下是分开的,意味着需求者需要去找两个厂家帮忙定制,花费了更多的成本不说,时间也无法把控。这个问题被成都慧视很好的解决了,成都慧视推出的多款多光吊舱,内部均带有公司开发的高性能RK3588芯片的AI图像处理板Viztra-HE030,板卡强大的识别处理能力能够适应各种环境。有没有能够实现夜间识别目标的吊舱?
无人机之所以能达到防火的目的,得益于无人机轻巧、灵活的特点,远程高空侦查时,通过变倍放大就能够查看某处的具体场景。这还只是基础的功能。如果在无人机上加装具备高清摄像头的吊舱,再在吊舱内加装AI图像处理板,无人机便可实现智能化。当无人机升空后,能够在算法的赋能下,对目标区域进行AI目标识别。这种方式适用于专门的山林防火,效果突出。这类无人机吊舱在市面上就有很多,慧视光电推出的微型双光吊舱,内置高性能的AI图像处理板以及可见光和红外两种传感器,即便是在夜晚也能够通过红外光实现目标识别、跟踪的功能。整个吊舱重量*有280g,不会过多增加无人机的负荷和功耗,有效维持续航。用什么设备能够轻松识别目标?四川流畅目标识别系统
成都慧视开发了VIZ-GT05V三轴双可见光微型吊舱。安徽哪里有目标识别定制
防止电瓶车入户是社区安防一项重点工作,许多社区在政策的严令之下采取了许多措施,其中不乏人车分流,人工巡逻等,但是都不能长时间大范围的监督,总会出现漏网之鱼,因此更加先进的技防措施崭露头角,图像处理技术+摄像头的组合因高效、经济的特点获得了市场青睐。基本方法是在各楼道电梯安装高清摄像头,在摄像头内植入高性能的AI图像处理板,板卡在AI目标识别算法的赋能下,就能够对电瓶车实现精细识别,一旦识别出有推车入户的行为,监控摄像头能够立即发出语音警告,如果仍不能劝阻,将向管理中心发出警报,同时各楼道的摄像头能够对推车入户的人员实现目标锁定,以确定其楼层、户号,方便管理人员上门制止。另外,如果是电梯场景,当监控识别推车入户的行为时,还能够联动电梯,进行阻止关门的行为,以往出现电瓶车突然爆燃的情况。安徽哪里有目标识别定制
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...
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