成都慧视能够根据客户需求,提供图像处理板硬件,包括处理器(如ARM、FPGA等)、存储设备(如DDR5内存)以及相关的接口和连接组件(如Camera link、SDI、网口、PCIE、HDMI等)。支持多种图像处理需求,如高分辨率图像采集、高帧视频处理、深度学习推理等。成都慧视提供完整的软件栈,包括...
奔跑是人形机器人的一大进步,而代替人工作则是他落地应用的目的。机器人想要代替人工,视觉方面的传感器至关重要,目前可以用图像处理的方法给人形机器人装上“视觉神经”。这就是高性能的AI图像处理板。这种板卡在国内有许多企业在做,成都慧视光电就是其中之一。慧视光电多年来一直致力于图像处理板的开发,从**开始的DSP到华为海思,再到如今的瑞芯微,成都慧视拥有丰富的图像处理板应用开发经验,能够针对不同行业的不同应用需求快速实现软硬件的模块化定制,如PCI、cameralink接口定制等。如果目标很小,用图像处理板能够实现锁定识别码?福建移动目标识别编号
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。辽宁目标识别解决方案成都慧视开发了VIZ-GT05V三轴双可见光微型吊舱。

人形机器人能够替代一些人工工作,其中比较有代表性的就是一些具有枯燥、重复、危险性质的工作。人形机器人之所以能够进行工作,得益于其智慧的眼睛,人形机器人的眼睛就是一双智能摄像头,里面还加装了能够进行图像处理的设备,这就是AI图像处理板。在对应AI算法的赋能下,机器人就能够对摄像头眼睛看到的东西进行识别检测,和“大脑”中的数据进行对比,从而判断识别的物体属于什么类型,以及接下来该怎么操作,这个过程需要对人形机器人进行大量的深度学习训练。
节假日的高速路段通常会长达几小时甚至通宵堵车的状况,此时,普通的无人机吊舱就无法满足夜间的巡逻工作。而慧视光电推出的VIZ-GT07D三轴双光微型吊舱,是一款微型的三轴双光惯性稳定吊舱,集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。为巡检、安防和搜救等行业应用任务提供了专业而可靠的能力支撑。控制人员无需抵达现场,即可24小时全天候通过大屏了解路段内车流,加强监控调度、事故处置效率。成都慧视开发的用于目标识别的图像处理板怎么样?

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如,YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍,同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B 的延迟减少了 46%,参数减少了 25%。成都慧视光电技术有限公司的目标识别算法纯自研。辽宁稳定目标识别控制软件
成都慧视开发了VIZ-YWT201微型双光吊舱。福建移动目标识别编号
图像标注讲究快而准,面对海量数据时能够快速精细的进行标注,就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时,可以很好的完成任务,但当数据量庞大时,就显得力不从心,这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位,因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起,这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台,它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台,能够通过大量的AI部署训练,让AI更加聪明,从而给定一张图像,就能计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。福建移动目标识别编号
成都慧视能够根据客户需求,提供图像处理板硬件,包括处理器(如ARM、FPGA等)、存储设备(如DDR5内存)以及相关的接口和连接组件(如Camera link、SDI、网口、PCIE、HDMI等)。支持多种图像处理需求,如高分辨率图像采集、高帧视频处理、深度学习推理等。成都慧视提供完整的软件栈,包括...
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