圖像識別技術(shù),是機器視覺的一種現(xiàn)實應用,。它模擬人眼的觀察能力,,利用復雜的算法,,從圖像中提取關(guān)鍵信息,。在醫(yī)療領(lǐng)域,它能輔助醫(yī)生進行精確診斷,;在安防領(lǐng)域,,它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測;在自動駕駛領(lǐng)域,,它能為車輛提供精確的道路信息,。圖像識別的應用很廣,功能強大,,是現(xiàn)代科技的重要成就,。慧視光電開發(fā)的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標識別檢測,,能夠為使用者提供目標跟蹤,、定點檢測等領(lǐng)域的便捷服務。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā),,讓攝像頭更加智能高效,,能夠輸出高清流的圖像視頻。云南開放AI智能目標跟蹤
在進行目標識別跟蹤時,,OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識別跟蹤的效果,,OSD字符疊加是目標跟蹤領(lǐng)域一個重要的部分,它能夠?qū)⒏鞣N圖像文本添加到視頻當中,,實現(xiàn)字符與視頻的疊加,,進而輔助進行目標檢測、跟蹤的識別,,便于觀察目標,。經(jīng)過多年技術(shù)積累及更新迭代,以及客戶對OSD字符疊加的需求整理,,我們將OSD拆分為多個組件,,包括文字,角度顯示刻度線,,矩形框,,圓,多邊形,,指北針等組件,,可靈活設(shè)置位置、字號,、顏色等屬性,,為用戶定制OSD提供方便,。甘肅研發(fā)AI智能廠家無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)藥精細噴灑、農(nóng)作物精細拋糧等操作,。
OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8,。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同樣,,在算法設(shè)計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類,,這里目標區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架,,基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,,當然解決的問題也越來越細化,比如候選區(qū)精度,、比如小尺度檢測等,。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應用,。2023 年 1 月,目標檢測經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8,,這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新,。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注,成為了這幾天業(yè)界的流量擔當,。
慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持labelimg數(shù)據(jù)標注格式,,用戶采集得到圖像數(shù)據(jù)后使用labelimg工具進行數(shù)據(jù)標注,然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓練,。一般不同的業(yè)務場景需求對應不同的數(shù)據(jù)和算法參數(shù)設(shè)置,,慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺采用項目配置的方式來對不同的業(yè)務需求進行管理。采集數(shù)據(jù)后,,能夠批量加載一定數(shù)量的數(shù)據(jù)并進行合并后輸入模型,,實時顯示訓練記錄,并能以文件的形式保存運行時訓練參數(shù),?;垡旳I板卡可以用于大型公共停車場。
隨著技術(shù)的不斷迭代發(fā)展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索,、人臉識別,、指紋識別、掃碼支付,、視覺工業(yè)機器人,、輔助駕駛等圖像視頻識別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標注,。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標注需求,,傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力,,會影響整個項目的進度?;垡昐peedDP是針對AI零基礎(chǔ)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,。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口,滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求,。此外,,慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署,數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題,。SpeedDP采用本地化服務器部署的方式,。江西安防AI智能技術(shù)
RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡,具備高性能,、高精度的優(yōu)點,。云南開放AI智能目標跟蹤
YOLO(You Only Look Once)是一種目標檢測算法,它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once:統(tǒng)一的實時目標檢測》中,。自發(fā)布以來,,由于其高準確性和速度,YOLO已成為目標檢測和分類任務中很受歡迎的算法之一,。它在各種目標檢測基準測試中實現(xiàn)了高性能,。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到機器學習領(lǐng)域,,它擁有更高的精度和速度,,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。云南開放AI智能目標跟蹤