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成都慧視光電技術有限責任公司是一家立足于新技術研發的高新技術企業,具有完全自主知識產權,其團隊由在圖像處理與人工智能領域沉淀了近十年的人員組成,在光學設計、結構設計、紅外圖像處理、算法防抖、目標識別等方面積累了豐富的成果和經驗。公司致力于成為基于圖像的智能方案提供商。

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成都小體積圖像識別模塊應用 值得信賴 成都慧視光電供應

2024-11-18 01:02:26

AI的出現可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環境需求,成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發平臺SpeedDP,它是一款入門級的AI開發平臺,提供從數據標注、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開發功能,提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業務場景的定制化需求。經過前期的需求分析,大量的數據訓練,SpeedDP就能夠生成適合行業需求的訓練模型,通過這個模型,就能不斷進行自動化的圖像標注。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。成都小體積圖像識別模塊應用

而對于洪峰過境的地區,搭載吊艙的無人機能夠幫助開展雨前雨后水庫大壩、重點堤壩和山區道路險情巡查,排除重大災害隱患。針對受困地區的人,無人機還可以遠距離投送救災物資,通過遠程喊話進行安撫工作。慧視光電推出的VIZ-GT07D三軸雙光微型吊艙,是一款微型的三軸雙光慣性穩定吊艙,集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩定平臺。搭載于無人機上,能夠在汛期應急救援領域開展全天候工作,實現高清成像、視頻回傳,為救援提供精細詳細地信息。成都低功耗圖像識別模塊器慧視RK3588圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標(人、車)。

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO? 1.5,它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色,能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型,GroundingDINO? 1.5Pro可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據,從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配,以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。目前,成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現對物體的實時監測,其中,開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588,擁有四大四小八核處理器,算力水平能夠達到6.0TOPS,在我司定制多種視頻接口后,可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定,同時可以根據輸出目標的靶量信息,對目標進行實時跟蹤。

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位,就變相增加了項目整體成本。基于以上強烈的市場需求,成都慧視光電技術有限公司經過兩年的研發改進,推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺,該平臺一經推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可,尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所,更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺,能夠給用戶提供從數據標注、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開發功能。平臺提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外,慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署,滿足一些客戶需要對敏感數據或特定數據進行訓練防止數據泄露的要求。慧視光電開發的慧視RV1126圖像處理板,采用了國產高性能CPU。

激光除草是通過激光照射雜草,使草葉內部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術,AI智能識別雜草,十分高效;同時針對性開發先進的多目標靶點定位及動態時延誤差補償算法,不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織,同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力,而且適應性強,生產效率高,促進農業經濟高質量發展。激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環,需要機器人正確識別雜草,而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能,通過不斷的訓練學習,AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前,市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多,例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺,就能夠通過大量的數據部署,再經過長時間的訓練,就能夠實現跟人眼一樣的目標識別能力。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾,造成不同幅度的振動,從而影響板卡能否正常完成任務。成都小體積圖像識別模塊識別

慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。成都小體積圖像識別模塊應用

工業4.0就是無人作業的天下,各行各業都在進行無人化改造,農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向,我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物,累計投入智能農機和系統62萬臺(套),智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計,作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作,而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控,要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板,這些圖像處理板在算法的賦能下,能夠實現精細的目標識別和檢測,例如無人機,在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙,吊艙內置圖像處理板,無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。成都小體積圖像識別模塊應用

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