深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音跟踪领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、...
无人机在应急救援领域有着极大的作用,它能够通过远程目标识别到达一些比较危险的位置,进行搜寻,为后续的救援提供信息,例如在地震后,利用无人机搭载吊舱巡飞,就能够进行信息侦察。此外,在如洪灾、等自然灾害发生后,无人机吊舱还可以搜集一些关键信息,例如大坝水位线,整个受灾区域的全貌,为救援指挥提供关键依据。无人机吊舱可以分为单光、双光甚至三光,在应急救援领域,双光吊舱足以满足绝大多数需求,慧视光电旗下产品微型双光吊舱就具备上述特质,它集成了可见光和红外两种传感器,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,具备24小时巡飞搜救的条件。目标检测图像分析是人工智能的重要组成部分。专业目标检测技术
作为一个针对于零基础从业人员的AI开发平台,SpeedDP深度学习算法开发平台使用操作简便,上手快,目前慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,特别适合一些院、所等涉密单位,数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题了。靠谱的目标检测型号慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

智能配送机器人需要进行图像采集,并对图像进行深度分析识别,这样机器人才能在复杂的环境下完成任务。在机器人摄像头的基础上加装慧视RK3588图像处理板,就能通过先进的架构、工业级别的运算能力,对识别到的环境进行快速准确的分析,然后进行避障、行进等动作。采用智能机器人进行配送,能够有效提升随后一公里的配送效率,从而为客户带来更好地体验。使用无人机进行快递配送是当下一个时兴的手段。无人机具备灵活、高效、便捷等优点。在无人机吊舱位置安装慧视微型双光吊舱,200多g的重量不会给无人机带来负担,却能给无人机对环境的识别带来极大便利,快递员只需要站在楼下,就能通过操控无人机精确识别楼层,进行配送,省去了挨家挨户上门的时间。
传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类,打上标签,这样的工作将耗费大量时间精力,并且工作的技术含量不足,还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具,它通过提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能,让计算机通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这样,当给定一张图像时,就能够自动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)。通过海量的深度学习,然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程,该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。全国产化智能处理板助力无人驾驶汽车发展。

5月31日是世界无烟日,在国家的大力整治下,公共场所的禁烟取得了一定成效,不少公共场所都设有专门的吸烟区域,但是人为的管控并不能做到完全杜绝,吸烟不只会带来二手烟的危害,还增大了火灾风险。据中国消防的数据统计,过去十年吸烟造成的火灾多达20余万起,占火灾总起数7.7℅。一支烟通常延烧时间在10分钟左右,丢弃的烟头根据它的长短延烧时间也在1~4分钟左右。烟头表面温度200℃~300℃,燃着的烟中心温度可达700℃~800℃。而大多数可燃物的燃点低于这个温度,如纸张燃点为130℃,棉花燃点为210℃~255℃,天然橡胶燃点为129℃,木材燃点为250℃~300℃,麦草燃点为200℃,涤纶纤维燃点为390℃。烟头的中心温度是以上物质燃点的2倍至5倍。RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡,具备高性能、高精度的优点。靠谱的目标检测型号
成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RK3399PRO板的高性能图像处理板卡。专业目标检测技术
如今,无人机在我们生活中的应用越来越广。例如无人机巡检安防领域,无人机能够到达人无法触及的一些角度,能够很大程度上扩大安防检查的覆盖面。在工地、电力、化工等行业,晚上巡检是必不可少的环节,并且晚上巡检还能发现白天无法看到的一些问题,在白天,一般的相机效果很好,能够看到非常清晰的监控画面,但是到了晚上,就心有余而力不足。这是因为以前大多数相机都是可见光相机,在晚上光源不佳时,就会出现成像模糊、漆黑。这种解决办法是采用红外热像仪传感器,即使在漆黑的夜晚,通过红外成像也能展现出清晰的画面。专业目标检测技术
深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音跟踪领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、...
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