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來源: 發(fā)布時間:2024-10-20

傳統(tǒng)的人工標注需要一個人坐在電腦前,對每一張圖像進行分類然后打上標簽,動作反反復復,呈機械化,久而久之便會讓人產(chǎn)生厭倦。而AI自動化人工標注就不同,在進行完AI模型訓練后,AI就能夠自動輸出標注好的文件。這就是慧視光電推出的AI自動化圖像標注工具——SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺。平臺是一個針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。通過利用SpeedDP進行模型部署,利用深度學習的特性讓AI通過學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達以及數(shù)據(jù)分布然后實現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。慧視光電開發(fā)的慧視RV1126圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。放心目標檢測廠家電話

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人工智能是利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學習是人工智能的子領域,其算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡組成。通過學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達以及數(shù)據(jù)分布然后實現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這一能力能夠很好地運用在圖像標注領域,取代傳統(tǒng)的人工標注,提升效率。圖像標注首先要進行目標檢測,通過給定一張圖像,讓計算機計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大?。繕丝颍?。在AI的幫助下,計算機能夠快速地進行海量圖片的檢測篩選?;谶@一需求,慧視光電推出了SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺,作為一款針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能.湖南多目標檢測RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

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在搭載慧視自研的目標跟蹤檢測算法后,能夠完全釋放性能,滿足各行業(yè)的高性能需求。在執(zhí)行目標檢測跟蹤任務時,可見光通道圖像處理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz,紅外通道圖像處理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外,圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10%,雙振幅不小于2/3視場,作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時,其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場,作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時,其跟蹤速度應不小于1.5周/s。

工業(yè)4.0是當下工業(yè)發(fā)展的方向,其本質(zhì)就是通過數(shù)據(jù)流動自動化技術,通過物聯(lián)網(wǎng)、AI、圖像處理等技術,給設備賦能,不僅能夠徹底改變了工廠的運營模式,使之能夠自動化流程,減少浪費并提高產(chǎn)品質(zhì)量。在工業(yè)4.0的應用發(fā)展中,圖像處理具有極其重要的地位,它能幫助機器識別檢測周邊環(huán)境,并在AI算法的作用下,能夠?qū)ψR別到的環(huán)境中的物體做出反應,這個過程可以完全達到無人化、自動化流程,節(jié)約成本。圖像處理技術在工廠自動化作業(yè)當中的應用很廣,從生產(chǎn)制造到檢測運輸,處處都有它的身影。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

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隨著人工智能的興起,AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑,特別在一些行業(yè)市場例如工業(yè)領域、軍、工領域等行業(yè)領域,需要根據(jù)具體場景對檢測識別算法進行不斷地優(yōu)化完善,已達到更高的準確率。在這個工作的過程中,對特定目標的數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作,拋開人員費用不管,這將需要耗費大量的時間,是否有一款集成的工具,可以節(jié)約圖像算法工程師的時間,提升算法迭代的效率,一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具,甚至一些單位自己也開發(fā)了一些相關的工具,但是因為集成度低,導致使用起來始終不是那么順暢。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。湖南多目標檢測

智能圖像處理在智慧工地的應用。放心目標檢測廠家電話

給圖像打上標簽是很多行業(yè)如自動駕駛、AI周界安防、工業(yè)機器人等必須進行的工作。隨著AI的不斷發(fā)展,利用AI進行圖像標注成為這個行業(yè)的不錯選擇,通過大量的AI開發(fā),對AI進行深度學習訓練,讓AI更聰明,進而使得計算機能夠更好地對圖像進行理解和處理?;垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學習算法開發(fā)平臺,通過本地化服務器部署,提供安全的一站式AI數(shù)據(jù)標注服務。與類似工具不同的是,平臺更加大眾化,即便是AI零基礎的使用者,也能夠通過簡單的學習進行從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā),同時可以根據(jù)實力需求進行功能定制選擇。放心目標檢測廠家電話

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