長時間一直進行這樣的圖像標注工作,那無疑是枯燥而乏味的,手酸不說,更多的是精神上的折磨,進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑,無法跳過,當項目緊急時,甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變!慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓練,形成一個可用的預選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓練一定階段后,可以評估此模型的能力,如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集(未進行任何標注)進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。SpeedDP支持完全的本地化服務器部署。新疆智能化圖像標注
目標檢測(ObjectDetection)的任務是找出圖像中所有感興趣的目標(物體),確定它們的類別和位置,是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài),加上成像時光照、遮擋等因素的干擾,目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學習的不斷發(fā)展,目標檢測的應用愈加廣,現(xiàn)已被應用于農業(yè)、交通和醫(yī)學等眾多領域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比,基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征,有更好的檢測精度和泛化能力北京信息化圖像標注大概價格YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一。
即使是十分復雜的照片也可以使用機器學習進行分割,這也可以尋找異常情況。利用圖像分割,計算機可以把一張圖片分成其邏輯組成部分。例如,其可以根據(jù)車窗、擋風玻璃、車輪和轉向等特征對汽車進行分類。由于圖像分割,其可以區(qū)分幾個邏輯部分?;垡暪怆娮匝械腁I智能算法,具備不斷訓練學習的超高能力,搭載在開發(fā)的圖像處理板上,就能實現(xiàn)上述功能。并且慧視光電能夠為使用者提供AI訓練的平臺工具,為使用者節(jié)約大量的人力物力成本
圖像識別以圖像處理為基礎,是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作,包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中,以圖像輸入后,一般情況下也會通過圖像形態(tài)進行輸出。在圖像識別過程中,將處理后的圖像輸入,一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說,圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程,原始圖像經過圖像處理后,抽取特征并加以分類對比,以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據(jù),然后確定物體類型。從本質上來講,可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中,在對圖像中物體進行檢測分離之后,將物體特征提取出來,以形狀、紋理特征等作為提取對象,一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對比分析明確物體類型后,從結構層面上對圖像進行分析。SpeedDP支持Yolo系列算法。
無人機的智能化是推動低空經濟發(fā)展的重要引擎,打造智能無人機需要通信、控制、傳感器等多種技術的共同作用,其中圖像處理板的目標檢測識別技術能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領域有著積極作用。在成都慧視開發(fā)的多款圖像處理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點深受行業(yè)青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國產化芯片RV1126,板卡外形呈圓形設計,尺寸為Φ38mm*12mm,重量12g,雖然小巧,但是算力可達2.0TOPS,能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實現(xiàn)對目標實時自主檢測、識別,并自動或手動鎖定跟蹤人、車、船等目標。SpeedDP能夠減少機械式的圖像標注工作。江西國產化圖像標注技術
SpeedDP獲得了行業(yè)青睞。新疆智能化圖像標注
這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板,這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼,有了這個智慧眼,無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別,從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成,具備2.0TOPS的算力,外形呈圓形化設計,整體外觀大小為Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢,不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續(xù)航。新疆智能化圖像標注