圖像標注就是給圖像打上標簽標記,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘專門的圖像標注師,隨著AI的不斷發展,這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域,深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布來實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前,有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注,有的是純手動拉框,有的則可以幫助我們進行自動標注。如何選擇合適的圖像處理板性能?云南**級圖像識別模塊板卡
如今,AI已走入萬千企業,其展現出的強大賦能作用,讓無數企業受益。尤其實在制造業中,AI能夠賦能多個領域,讓企業更加高效、更加節能。例如許多大型的紡織工廠,定期的機器巡檢以及對產品的質檢至關重要。傳統模式是采用人工巡檢,大量的巡檢人員對各類的紡織機器和產品進行肉眼質檢,雖然這種模式效率低、精度無法掌握,但也是無賴之舉。隨著AI的發展應用,利用AI進行質檢,能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數據分析技術,就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統。云南機載吊艙圖像識別模塊研發高幀頻視頻接入接口定制可以找慧視定制。
AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域,傳統的標注需要招聘大量的人員,并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的,而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP,就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練,通過大量的訓練,讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程,通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。
在許多目標檢測跟蹤的應用領域,RV1126系列圖像跟蹤板性能稍微欠佳,而RK3588性能則表現過剩,為了中和性能與價格,許多企業就不得不選擇其他替代方案。處于性能中端的RK3399Pro芯片的板卡就脫穎而出。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板正是利用瑞芯微中端芯片RK3399Pro打造而成。性能方面板卡基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構;CPU主頻1.8GHz;能夠提供3.0TOPS算力。GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。目標檢測跟蹤方面,能夠以1080P多格式視頻解碼(VC-1.MPEG-1/2/4,VP8)輸出1080P視頻編碼,支持H.264,VP8格式,視頻后期處理器具備反交錯、去噪、邊緣/細節色彩優化的能力。支持目標點選、框選兩種方式跟蹤目標。鎖定跟蹤支持目標自適應,丟失重鎖定,抗干擾,抗遮擋能力強。無人機AI目標跟蹤選擇哪塊圖像處理板?
AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板,定制AI檢測算法,就能夠實現對物體的質量檢測。在智能檢測領域,圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業的作業環境不同,對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此,需要根據實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業生產中的質量檢測,由于工業儀器的精密復雜,就需要高性能的AI圖像處理板,通過大算力實現快速數據處理。成都慧視開發Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業檢測需求。小型化圖像識別模塊RV1126。山西圖像識別模塊專業團隊
成都慧視利用RK3588芯片打造了一個高性能的Viztra-HE030圖像處理板。云南**級圖像識別模塊板卡
雖然現在各種公共交通已十分便捷,但是仍然存在許多無證、無資質的非法車輛,這些車輛無視交通法規,所以超速超載,儼然成為公路安全隱患。例如在車站出入口,經常會有很多人進行拉客,雖然說是坐滿就走,但是為了利益比較大化,超員那是常有的事。再比如暑期來臨,各種培訓班、托兒所成批出現,也由此滋生了許多“黑校車”,為了盡可能的節約成本,常常讓所有學生擠在一輛車內,嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發生,則需要警民合作,積極提供線索,而管理部分則迅速行動,對車輛進行追蹤攔截。云南**級圖像識別模塊板卡