成都智慧城市AI智能算法分析廠家

來源: 發(fā)布時間:2025-05-07

SpeedDP作為一個服務(wù)型AI平臺,它能提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓(xùn)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。平臺所需算法并不是固定的,使用者可以根據(jù)自身實際應(yīng)用場景進行AI算法的定制化開發(fā),例如平臺經(jīng)過不斷的迭代,目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便,在圖像標注領(lǐng)域其基本使用方法是:1.首先有一個比較好的預(yù)選模型2.用這個預(yù)選模型做自動標注3.后期人工審核修正圖像標注是一項繁瑣的工作。成都智慧城市AI智能算法分析廠家

AI智能

在如今的作業(yè)中,無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統(tǒng)的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現(xiàn)盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)收集,幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導(dǎo),緩解交通壓力。甘肅AI智能處理板訓(xùn)練算法的平替工具有哪些?

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成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,利用國產(chǎn)化高性能芯片RK3588開發(fā)而成,它能夠?qū)崿F(xiàn)6.0TOPS的算力,能夠輕松應(yīng)對糧庫內(nèi)部復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視可以根據(jù)客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制,實現(xiàn)快速的AI害蟲識別。在算法方面,可以使用自己的算法,我司還可以根據(jù)需求定制提供算法性能訓(xùn)練提升工具SpeedDP,平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓(xùn)練,提升自身算法精度,進而提升攝像頭害蟲識別精度。

夏季,為了消減酷暑的炎熱,下水消暑成了老老少少的選擇,這也就給溺水事故埋下了隱患。以前,人工巡視雖然能夠起到一定作用,但是仍不能避免時間差帶來的弊端,每當發(fā)現(xiàn)后可能就為時已晚。而利用無人機,則可以開展不間斷、高密度、大范圍的巡視工作,其靈活機動的特點在巡湖巡河中十分高效。無人機搭載吊艙后升空,能夠看得更遠、更清晰,并且能夠輕松飛到一些盲區(qū)進行巡視。如果只是搭載吊艙仍屬于手動巡視的一種。如果要實現(xiàn)更加智能化的巡視,則可以在無人機光電吊艙的基礎(chǔ)上定制植入具備智能識別檢測的AI圖像跟蹤板,板卡在定制的對“人”的識別算法的賦能下,就能夠?qū)拥纼?nèi)、靠近河道的人進行自動識別跟蹤,一旦發(fā)現(xiàn)有人靠近水域出現(xiàn)涉水等行為,無人機就可以主動靠近,并通過人工喊話、大喇叭等形式對相關(guān)人員進行勸導(dǎo)。AI算法訓(xùn)練幫助工具SpeedDP。

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AI的不斷應(yīng)用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領(lǐng)域,傳統(tǒng)的標注需要招聘大量的人員,并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的,而AI模型的出現(xiàn)讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP,就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓(xùn)練,通過大量的訓(xùn)練,讓AI學(xué)會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發(fā)流程,通過從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。SpeedDP用于模型訓(xùn)練和評估測試的數(shù)據(jù)集是由一系列的圖像和標注文件組成的,平臺支持多種開源數(shù)據(jù)格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓(xùn)練(分割任務(wù)*支持yolov8模型),通過不斷額測試驗證,就能夠讓AI實現(xiàn)海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能。提高算法識別精度的方案有哪些?貴州智慧監(jiān)獄AI智能圖像處理板

如何提升無人機識別跟蹤的精度?成都智慧城市AI智能算法分析廠家

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具,將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復(fù)雜程度,相較于矩形框標注更加費時費力,如果遇到大量待標注目標,則極大地影響工作效率。成都智慧城市AI智能算法分析廠家