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。慧視光電開發的RK3588圖像處理板能夠選擇哪些接口?浙江數據目標識別鄭重承諾
無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像,而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案,實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案,兩款產品均使用小巧設計,整體組合重量在30g左右,并且都采用小功耗設計,用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下,能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126,能夠輸出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標,能夠識別像素為12*12的目標,且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右(凈重5g(不含鏡頭)),像素分辨率為640*512,采用9/13/25mm三種定焦設計,支持18中偽彩選擇,功耗小于0.75W。吉林高性能目標識別編號如何提升識別算法的性能?
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,開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練,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據集(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據集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。
在無人機識別這個領域,應用十分廣,因此針對于這方面的教學必不可少。目前國產化的識別傳感器當屬瑞芯微的RK3588,因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學,成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成,能夠根據不同規格的相機深度定制接口。(不同接口的RK3588圖像處理板)如果院校想進一步節約時間提升效率,成都慧視還可以提供訓練學習設備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎上,根據需求幫助選擇合適的相機,并且針對算法這塊,我們能夠提供一個高效的深度學習算法開發平臺SpeedDP,這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓練開發,實現對新數據集的快速AI自動圖像標注,一方面省去大量手動標注工作,另一方面幫助提升算法性能。小型化低功耗的AI目標識別模塊。
而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術,實現遠程快速維修,通過加裝高性能圖像處理板,機器人能夠精細電網缺陷以及損壞程度,并通過攝像頭實時回傳高清畫面,工程師只需要遠程操控機器人進行修補,實現精細縫合。整個過程只需要極少數的人員參與,整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時,極大地保障了電力供應。成都慧視光電采用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板,具備八核處理器,采用BTB傳輸接口,擁有極強傳輸能力,成都慧視能夠憑借豐富的經驗,快速集成開發SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力,以及豐富的接口定制,板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人,用在我國西部電力運維領域,將是工程師打造智能化維護的關鍵技術。夜間AI識別模塊定制。廣東無源目標識別遠程控制
可見光AI識別模塊定制。浙江數據目標識別鄭重承諾
這樣的無人機智慧“眼”可以通過搭載吊艙實現,吊艙內置各種規格的攝像機,能夠實現多角度觀察。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需求進行多接口圖像處理板的定制,選擇成都慧視開發的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,能夠在各種復雜環境進行穩定工作。板卡和識別算法的強強聯合下,無論白天黑夜,無人機都可以實現自助巡檢,就不需要過多的人工參與。也是一種降本增效的舉措。浙江數據目標識別鄭重承諾