LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块+GYT机载式智能数字图传电台,就能够有效弥补模拟相机的缺点。例如一款模拟相机本身为0延时,信号输入LLSM流媒体传输模块,经过专属软解之后输出延迟为80ms左右,再通过和GYT数字图传的有机结合,使得模拟相机+数字图传+LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块+FPV的...
慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台支持labelimg数据标注格式,用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注,然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。一般不同的业务场景需求对应不同的数据和算法参数设置,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。采集数据后,能够批量加载一定数量的数据并进行合并后输入模型,实时显示训练记录,并能以文件的形式保存运行时训练参数。RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。贵州电力运维AI智能
随着技术不断进步,人工智能驱动的创新正在为更智能、更高效的交通系统铺平道路。从自动驾驶车辆到交通管理解决方案,人工智能正在改变人和货物从一个地方移动到另一个地方的方式。人工智能的使用正在重新定义交通格局,为长期存在的挑战提供创新的解决方案。从自动驾驶车辆和交通管理系统,到增强的公共交通和智能物流,人工智能正在以曾经被认为是科幻小说的方式彻底改变交通。随着我们拥抱这些人工智能驱动的进步,交通运输行业将迎来一个高效、安全和可持续的新时代,造福通勤者、企业和整个社会。贵州电力运维AI智能慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。

人工智能为各行各业带来了产业变革,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。
提到AI智能图像算法,自然而然会想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世纪,当时的巴斯卡和莱布尼茨萌生了智能机器的想法。到了十九世纪英国的数学家布尔和德国的摩尔根提出了思维定律可以称为人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计的“计算机器”,被认为是计算机硬件,也就是人工智能硬件的前身。电子计算机的发明,是人工智能称为可能。因为一战、二战原因,人工智能暂时处于了停滞期,到了20世纪60年代末,人工智能又迎来了新研究高潮,到了80年代90年代,人工智能进入发展的快车道,到了二十一世纪,人工智能取得了长足的进步,让我们的生产、生活方式产生了巨大的变化。慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。

慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用标准的AI开发流程,即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块:数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度。可接受时,暂停训练;模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要针对一些数据需要保密、同时又有AI算法开发能力的单位、AI算法软件公司等,缩短算法的开发、优化、部署周期,同时减少人员的消耗,达到降本增效的目的。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。贵州电力运维AI智能
慧视光电开发的慧视RK3588图像处理板,采用了国产高性能CPU。贵州电力运维AI智能
在智慧农业领域,当无人机挂载吊舱飞行时,摄像头就能自动获取作物状态,并加以分析输出相应数据,能够让管理者更好地了解整体状况。在交通领域,将AI算法赋能路边的摄像头,能够实现人流量、车流量的智能统计,为交通管理部门提供详细的车流数据,从而为出台缓解交通压力的措施提供数据支撑。AI算法使用大量的训练数据集来不断提升自身的识别能力。即使是十分复杂的照片、特征、特征或物体,也可以使用机器学习算法或逻辑来找到。贵州电力运维AI智能
LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块+GYT机载式智能数字图传电台,就能够有效弥补模拟相机的缺点。例如一款模拟相机本身为0延时,信号输入LLSM流媒体传输模块,经过专属软解之后输出延迟为80ms左右,再通过和GYT数字图传的有机结合,使得模拟相机+数字图传+LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块+FPV的...
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