識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注,傳統(tǒng)模式下,需要人工對同一識別目標的數(shù)據(jù)集進行一步一步手動拉框,但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助,常規(guī)情況下,一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注,如果視頻時長或者視頻的幀速率增加,需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻,需要標注的畫面竟然多達5000多張,當我標注到500張的時候,整個人都已經(jīng)麻木,并且出現(xiàn)情緒波動,望著剩下的4500多張待標注畫面,看著都頭皮發(fā)麻,怎么都不想繼續(xù)了。慧視Viztra-ME025圖像處理板。青海圖像處理板經(jīng)驗豐富
目標識別算法是一種深度學習算法,其聰明程度需要我們不斷訓練,這就得益于大量的圖像標注,通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標注,能夠讓AI更加聰明,標注得越多,識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發(fā)平臺,他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓練一個算法模型,實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標注,以此反復,幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間。附近圖像處理板進貨價慧視光電能夠根據(jù)需求定制RV1126系列圖像處理板。
深度學習技術(shù),特別是神經(jīng)網(wǎng)絡,已經(jīng)在圖像和語音跟蹤領域取得了不小的進展。這些技術(shù)可以應用于物聯(lián)網(wǎng)設備,實現(xiàn)更加智能化的交互和控制。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)的融合正在開啟一個智能化的新紀元。這種融合不僅推動了技術(shù)革新,還為各行各業(yè)帶來了深刻的變革。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,這一融合將推動智能家居、智能城市、智能制造、智慧醫(yī)療等領域的發(fā)展,極大地提升人們的生活質(zhì)量和工作效率。未來,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)的深度融合將為企業(yè)和個人帶來更多的機遇和挑戰(zhàn),我們需要不斷學習和探索新技術(shù),以充分利用這些技術(shù)創(chuàng)造更美好的未來。
激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板,將設備部署在預定區(qū)域,AI圖像處理板在算法的加持下,實現(xiàn)對禁飛區(qū)域空中目標的24小時不間斷AI巡邏,能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標,在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的,板卡的性能很關(guān)鍵,同時視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節(jié),這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時,就能夠獲取更多信息,識別的精度就會提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點,通過RK3588和FPGA接口的深度定制,輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出,讓板卡實現(xiàn)更精細的數(shù)據(jù)處理?;垡暪怆娔軌蚨ㄖ芼vp接口的RK3588圖像處理板。
利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術(shù),相比于現(xiàn)代化的電子控制,它具備低受干擾的特點,特別是無人機在軍備領域的廣泛應用,圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時,需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練,不斷的訓練能夠讓AI更加聰明,讓AI知道該打擊什么,從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段,需要進行大量反復的試驗訓練,通過在導彈前端植入導引頭,給導彈裝上眼睛,可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面,然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進?;垡昖iztra-HE032圖像處理板。青海圖像處理板經(jīng)驗豐富
攝像機AI前置方案哪里能做?青海圖像處理板經(jīng)驗豐富
瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列,成為了各領域研究開發(fā)的優(yōu)先,它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測、識別以及跟蹤等功能,具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言,將RK3588作為課題進行研究開發(fā),是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中,算法的能力就十分重要,如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,可以利用AI的深度學習能力,讓AI不斷學習這些目標的特征,從而達到精細識別的能力。這個過程,可以通過大量的數(shù)據(jù)標注,來訓練AI。但大量待標注工作,常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注,將會耗費大量時間精力,讓成本不可控。青海圖像處理板經(jīng)驗豐富